Formation et certification AIGP (Artificial Intelligence Governance Professional)

Cette formation, developpée par l’IAPP, est une opportunité solide et interactive d’apprendre à mettre en oeuvre les meilleures pratiques et règles de gouvernance mises en place dans l’écosysteme de l’IA (intelligence artificielle). Ainsi, vous apprendrez à comprendre et à trouver les ressources nécessaires pour diminuer les risques et assurer la sécurité au sein de votre organisme.

Bien que ce ne soit pas purement un “test de préparation”, cette formation est adaptée aux professionnels qui entendent se faire certifier, ainsi qu’à ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en matière de protection des données. La formation et l’examen seront basés sur le même ensemble de connaissances.

Vous pourrez, en cliquant sur le bouton ci-dessous, télécharger “l’Artificial Intelligence Governance Professional Body of Knowledge” (BoK).

Objectifs

1. “Comprendre les fondements de l’intelligence artificielle” : définir l’IA et l’apprentissage automatique, donner un aperçu des différents types de systèmes d’IA et de leurs cas d’utilisation, et situer les modèles d’IA dans le contexte socio-culturel plus large.

2. “Comprendre les impacts de l’IA et les principes de l’IA responsable” : identifier les risques que les systèmes d’IA non réglementés peuvent avoir sur les êtres humains et la société, et décrire les caractéristiques et les principes qui sont essentiels pour une IA fiable et éthique.

3. “Comprendre comment les lois actuelles s’appliquent aux systèmes d’IA” : passer en revue les lois actuelles qui régissent l’utilisation de l’intelligence artificielle.

4. “Comprendre les lois et normes existantes et émergentes en matière d’IA” : exposer les lois spécifiques à l’IA à l’échelle mondiale (comme le règlement de l’UE sur l’IA et le projet de loi C-27 du Canada) ainsi que les principaux cadres qui montrent comment les systèmes d’IA peuvent être gérés de manière responsable.

5. “Comprendre le cycle de vie du développement de l’IA” : décrire de manière générale le contexte dans lequel les risques liés à l’IA sont gérés.

6. “Mise en œuvre d’une gouvernance responsable de l’IA et d’une gestion des risques” : expliquer comment les principaux acteurs de l’IA collaborent selon une approche en couches, gérant les risques liés à l’IA tout en exploitant les avantages potentiels que les systèmes d’IA offrent à la société.

7. “Réflexion sur les problèmes et préoccupations actuels” : présenter certains des problèmes débattus liés à la gouvernance de l’IA.