Description

Programme :

La formation est proposée 100% à distance en asynchrone (Seule la séance d'ouverture se déroulera à distance en synchrone). 

Séance d'ouverture : présentation de la formation et des modalités d'évaluation

Module 1 : Fondamentaux de l’éthique de l’IA

• Séance 1 - Introduction à l’intelligence artificielle
• Séance 2 - Fonctionnement technique de l’IA
• Séance 3 - Grands principes de l’éthique de l’IA

Module 2 : Enjeux éthiques de l’IA pour les organisations

• Séance 4 - Défis éthiques de l’IA pour les organisations
• Séance 5 - Modèles économiques des systèmes d’IA
• Séance 6 - Travail et automatisation des tâches et de la décision
• Séance 7 - Impacts environnementaux

Module 3 : Régulation et Gouvernance de l’IA

• Séance 8 - Réglementation et conformité
• Séance 9 - Gouvernance de l’IA
• Séance 10 - Auditabilité / Évaluation

Module 4 : Co-construire une démarche éthique de l’IA

• Séance 12 - Approche par le design
• Séance 13 - Approche par la participation

Finalité

L'objectif principal de cette micro-certification est de développer des compétences expertes pour mettre en place et piloter une gouvernance éthique de l’intelligence artificielle dans les organisations (privées ou publiques).

• Comprendre les fondements historiques, sociotechniques, les enjeux sociétaux et critiques, les modèles socio-économiques de l’IA, ainsi que les grands principes éthiques d'une IA de confiance
• Savoir identifier et analyser les enjeux éthiques liés à l’application de l’IA dans la transformation des organisations. 
• Mettre en œuvre et piloter une gouvernance de l’IA dans les organisations
• Connaitre les cadres de régulation réglementaires et les standards internationaux
• Apprendre à co-construire une démarche éthique dans les organisations en intégrant la participation dans les processus d’innovation dès leur conception, y compris dans le cadre d’une RSE.

Compétences visées

1. Développer une culture éthique de l’IA : Maîtriser les fondamentaux scientifiques, techniques, éthiques et sociohistoriques pour ancrer des pratiques responsables.
2. Analyser les enjeux éthiques l’IA : Identifier les risques et opportunités techniques (biais, transparence, données), organisationnels (responsabilité, sensibilisation), sociétaux (emploi, autonomie) et environnementaux (énergie, empreinte carbone, cycle de vie), ainsi que les contraintes réglementaires.
3. Concevoir une gouvernance éthique : Mettre en place des dispositifs adaptés (comités, rôles, alignement aux valeurs, intégration dans les processus d’innovation) pour encadrer l’usage responsable de l’IA.
4. Mobiliser les cadres réglementaires européens (RGPD, AI Act) et les standards internationaux : Identifier et comprendre les principaux cadres réglementaires (RGPD, AI Act, etc.) ainsi que les standards internationaux émergents, afin d’appréhender leurs implications pour la conformité des systèmes d’IA et d’orienter les organisations vers une mise en œuvre responsable.
5. Réaliser des audits éthiques :  S’initier aux démarches d’audit éthique en explorant les outils et référentiels existants (maturité organisationnelle, analyse d’impact sur la vie privée, traçabilité des décisions algorithmiques) et être en mesure d’identifier les conditions préalables et les enjeux clés à prendre en compte dans une telle évaluation.
6. Mettre en œuvre des démarches participatives : Découvrir les approches participatives en matière d’éthique de l’IA et savoir identifier les parties prenantes pertinentes afin d’esquisser des modalités de co-construction et de dialogue favorisant le développement d'une IA responsable dans les organisations.

Description des modalités d'évaluation

L'évaluation finale comprendra les éléments suivants :

• QCM  : À l'issue de chacune des 12 séances, les participants devront compléter un questionnaire à choix multiples de 10 questions. Ces QCM permettront de vérifier l'appropriation des compétences transmises durant les séances. 
• Étude de cas pratique : Les auditeurs devront concevoir une étude de cas originale basée sur une situation professionnelle réelle, portant sur une problématique éthique. Ce travail devra mobiliser les compétences développées tout au long de la formation. Il fera l'objet d'une restitution sous forme de capsule vidéo.
• Validation de la MC : Les participants devront réussir au moins 50 % de l'ensemble des QCM et obtenir une note minimale de 12/20 à l'étude de cas. Pour attester de votre réussite, un badge numérique valorisant vos nouvelles compétences vous sera délivré.

Public

Cette micro-certification s’adresse  à toutes les personnes concernées par le domaine des données et des IA, y compris les profils SHS, souhaitant acquérir une expertise spécifique en éthique de l'IA : 

• Professionnels tous secteurs confondus
• Cadres/Directeur.rice(s) général.e(s) (Top management) 
• Ingénieurs, Data scientists
• Data analysts, Chargés d’études statistiques
• Délégués à la protection des données (DPO)
• Responsables produit, responsables marketing
• Responsables RSE ou de la communication
• Chercheurs 
• Étudiants-doctorants