Acculturation et compréhension des enjeux IA
Définition et typologie de l’IA
- IA symbolique
- Machine Learning
- Deep Learning
- IA générative
- Automatisation
Fonctionnement des modèles d'IA contemporains
- Approches probabilistes
- Entraînement
- Données
- Hallucinations
Enjeux éthiques et sociétaux
- Biais
- Transparence
- Responsabilité
- Dépendance cognitive
Impacts de l'IA sur les métiers, les compétences, les processus et les modèles économiques
Cadres de régulation
- Principes du RGPD
- Les grands axes de l'AI Act européen
Diagnostic interne et cartographie des usages IA
Evaluation de la maturité IA de l'organisation selon 5 piliers
- Culture
- Outils
- Compétences
- Gouvernance
- Sécurité
Identification des usages existants (formels ou informels) et classification par finalité
- Efficacité
- Innovation
- Conformité
Analyse des risques liés aux usages identifiés
- Risques juridiques
- Risques réputationnels
- Risques humains
- Risques techniques
Formalisation des ambitions stratégiques de l'organisation
- Objectifs poursuivis
- Valeurs associées
- Seuils de tolérance au risque
Gouvernance, charte d’usage et registre IA
Champs du registre IA
- Fonctionnalité IA activée
Principes de gouvernance de l’IA
- Pilotage
- Supervision
- Rôles et responsabilités
Construction de la charte d'usage IA
- Finalité
- Portée
- Posture attendue
- Obligations utilisateurs
- Responsabilités managériales
Typologie des règles de la charte
- Transparence des outils utilisés
- Vérification humaine
- Absence d'usage personnel sur des donées professionnelles
- Sensibilisation des utilisateurs
Intégration des principes du RGPD et de l'AI Act dans les règles internes
Mise en place du registre IA
- Objectifs
- Structure
- Mise à jour
- Responsabilités
Champs du registre IA
- Description de l'outil
- Données traitées
- Finalités
- Référent responsable
- Niveau de risque
- Mesures de maîtrise
Feuille de route et pilotage opérationnel
- Structuration des phases de déploiement IA
- Modalités d'intégration dans les systèmes d'information,
- processus métiers et stratégie globale
- Identification des ressources humaines, techniques,
- budgétaires et partenariales
- Critères de suivi de performance
- Pertinence des résultats
- Gains réalisés
- Adhésion des usagers
- Qualité des données
- Transparence des modèles
- Organisation du pilotage continu
- Comité IA
- Indicateurs de suivi
- Révisions périodiques
Conduite du changement, appropriation et projection stratégique
Conditions de réussite de l'appropriation de l'IA
- Acculturation
- Clarté des rôles
- Responsabilisation
Mobilisation des parties prenantes internes
- Direction
- Managers
- Utilisateurs
- Fonctions support
Modalités d'accompagnement
- Formation
- Documentation
- Support
- Retours d'expérience
Formalisation d'un plan d'action 30/60/90 jours
- Objectifs
- Jalons
- Responsabilités
- Risques
Projection à moyen terme
- IA comme levier de transformation
- Articulation avec les autres chantiers stratégiques (data, compétences, outils)