1

Cadre réglementaire de l’intelligence artificielle

• Présentation de l’AI Act : finalités, champ d’application, articulation avec le règlement général sur la protection des données (RGPD).
• Les parties prenantes : rôles, responsabilités et documentation.
• Classification et exigences selon les niveaux de risque.
• Processus de conformité : signalement, obligations, sanctions.

2

Protection des données et transparence

• IA digne de confiance : gouvernance et qualité des données.
• Vie privée et RGPD : minimisation et traçabilité.
• Transparence et acceptabilité publique : information utilisateur, explicabilité.
• Auditabilité : journalisation et reproductibilité.

3

Éthique et supervision humaine

• Principes éthiques : équité, sécurité, responsabilité.
• Supervision humaine et droits fondamentaux.
• Cas pratiques : secteurs public et privé.

4

Normes et cadres de référence

• Panorama des cadres européens et internationaux.
• ISO/IEC 42001 & NIST AI RMF : système de management de l’IA.
• ISO/IEC 23894 : gestion des risques IA.
• ISO/IEC TR 24368 : enjeux éthiques et indicateurs.

5

Préparation à la certification

• Révision, quiz blanc et consolidation des connaissances.
• Conseils pour réussir la certification EXIN BCS.