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Module 1
Comprendre le cadre de l'AI Act
- Les quatre niveaux de risque : inacceptable, élevé, limité, minimal
- Les obligations associées à chaque niveau
- Les échéances de mise en conformité
Cartographier ses usages d’IA et qualifier ses risques
Présentation
Aucune obligation de l'AI Act ne peut être satisfaite sans savoir précisément quels systèmes d'intelligence artificielle sont utilisés dans l'organisation, par qui et pour quoi faire. Or la plupart des entreprises découvrent, en menant l'exercice, des usages dont la direction ignorait l'existence et des outils achetés sur étagère jamais qualifiés. Cette journée en format atelier permet de construire sa cartographie, de classer chaque système selon son niveau de risque et d'identifier les obligations qui en découlent. Les participants repartent avec un inventaire renseigné sur leur propre périmètre.
Objectifs pédagogiques
- Recenser l'ensemble des systèmes d'IA utilisés dans l'organisation, y compris les usages non déclarés
- Distinguer les quatre catégories de risque définies par l'AI Act
- Classer chaque système d'IA identifié selon son niveau de risque
- Identifier les obligations légales applicables à chaque système classé
- Documenter un inventaire des usages d'IA exploitable et actualisable
- Repérer les interlocuteurs internes à mobiliser pour fiabiliser la cartographie
Public cible
Responsables conformité, RSSI, DPO, responsables RSE ou juridiques chargés de préparer la mise en conformité à l'AI Act. Toute personne pilotant un projet de recensement des usages d'IA dans son organisation.
Prérequis
Aucun prérequis technique. Une connaissance générale des enjeux de l'AI Act est utile mais non indispensable.
Programme
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Module 2
Recenser les usages réels d'IA
- Méthode d'identification : entretiens, questionnaires, audit des outils achetés
- Repérer les usages invisibles : extensions, fonctionnalités IA intégrées, shadow IT
- Impliquer les métiers dans le recensement
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Module 3
Qualifier et classer chaque système
- Grille de qualification par usage et par finalité
- Exercice pratique sur des cas types puis sur son propre périmètre
- Traiter les cas limites et les usages mixtes
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Module 4
Construire son inventaire et anticiper les obligations
- Structurer un registre exploitable et actualisable
- Associer à chaque système ses obligations et son responsable
- Restitution des cartographies et retours croisés entre participants
Modalités d'évaluation
Évaluation formative par la production, tout au long de la journée, d'une cartographie des usages d'IA sur le périmètre du participant. Vérification de la capacité à classer correctement des systèmes types selon leur niveau de risque et à leur associer les obligations correspondantes.
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Rina Fennech
Experte Intelligence Collective & RSE · Nice et PACA
Diplômée de l'ESCP Europe (Master Grande École, spécialisation Finance) et titulaire d'un MBA en Systèmes d'Information appliqués à la Finance, Rina a passé plus de 15 ans en banques de premier rang (HSBC, BNP Paribas, Natixis, Société Générale), sur des sujets de risque de marché, de conformité réglementaire (EMIR, PRIIPs, BCBS 239) et de pilotage de projets transverses. Formatrice depuis 2017 et fondatrice de Smart RSE, elle conçoit et anime des parcours sur mesure en Intelligence Collective, RSE et gouvernance ESG, finance de marché et réglementation bancaire, ainsi qu'en efficacité professionnelle (IA appliquée, gestion de projet, gestion du temps). Sa force : vulgariser des sujets techniques complexes et fédérer des publics variés — cadres bancaires, dirigeants, collectivités, salariés en reconversion — grâce à une pédagogie active ancrée dans la réalité terrain. Certifiée AMF, elle intervient en présentiel comme en distanciel, en français et en anglais.
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