Référent IA : Piloter l'Intégration Responsable et Conforme de l'Intelligence Artificielle

Pilotage Stratégique, Conformité (AI Act) et Déploiement Éthique de l'Intelligence Artificielle

Formation créée le 09/01/2026. Dernière mise à jour le 14/01/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Situation de travail

Durée de formation

21 heures (3 jours)

Accessibilité

Oui
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Référent IA : Piloter l'Intégration Responsable et Conforme de l'Intelligence Artificielle

Pilotage Stratégique, Conformité (AI Act) et Déploiement Éthique de l'Intelligence Artificielle


Ce programme intensif prépare à la fonction clé de Référent en Intelligence Artificielle au sein de toute organisation. Ce rôle est essentiel pour structurer la transformation numérique, optimiser les processus métier et saisir les opportunités offertes par l'IA. Le Référent IA est le pilote de l'adoption, assurant la gouvernance et l'accompagnement au changement auprès des utilisateurs. Il est également l'interface clé entre les enjeux métier et les équipes techniques (internes ou externes) pour garantir la pertinence et l'intégration réussie des solutions IA dans les systèmes et outils existants. La formation couvre le cadre stratégique, l'analyse de la valeur, la conformité réglementaire (notamment l'AI Act et le RGPD/CNIL), et les méthodes pour assurer un déploiement responsable et éthique de l'IA.

Objectifs de la formation

  • Savoir établir un pilotage stratégique
  • Formaliser et Maîtriser l'Intégration ppérationnelle et l'acccompagnement du changement
  • Connaitre et déployer les exigences fondamentales de Conformité et de gouvernance de l'Éthique

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Managers et Responsables de Département : Pour identifier, cadrer et optimiser les processus internes grâce à l'IA.
  • Chefs de Projet (IT, Métier ou Organisation) : Pour piloter l'intégration concrète des solutions IA dans les outils et les équipes.
  • Fonctions Support (Juridique, RH, Qualité) : Pour garantir la conformité (AI Act, RGPD) et accompagner les changements organisationnels et humains.
  • Collaborateurs de l'Innovation et de la Transformation : Pour structurer la feuille de route IA de l'entreprise et en assurer le déploiement.
Prérequis
  • Connaissances Générales sur l’IA : Avoir une connaissance de base des concepts d'Intelligence Artificielle et une appétence pour les sujets technologiques.

Contenu de la formation

Module 1 : Le Référent IA : Stratégie & Cartographie des Usages
  • Positionnement du rôle : Le Référent IA, pilote stratégique et interface entre les enjeux métier et les équipes techniques.
  • Définition de la vision IA : Aligner la stratégie IA avec la stratégie fondamentale de l'entreprise.
  • Audit des usages : Cartographie de l'état des lieux, identification des opportunités d'optimisation des processus et des risques métier.
  • Cas pratique : Création d'une Matrice de Priorisation des cas d'usage basée sur les
Module 2 : Pilotage de la Valeur, ROI et Coûts Critiques
  • ROI de l'IA : Repenser la mesure de la valeur pour inclure les bénéfices indirects (efficacité des processus, vision stratégique).
  • Analyse des Coûts : Anticiper les coûts critiques souvent négligés (collecte/nettoyage de données, formation, gestion du changement, maintenance).
  • Définition des KPIs : Établissement des indicateurs clés de performance (KPIs) pour mesurer la performance technique et l'adoption métier.
  • Cas pratique : Calcul du coût total d'un projet IA (TCO) et établissement des KPIs de performance et d'adoption pour un cas d'usage sélectionné.
Module 3 : Qualité des Données et Processus d'Opérationnalisation
  • Gouvernance des Données : Assurer la traçabilité et la qualité des ensembles de données (formation, annotation, tests) comme exigence de l'AI Act.
  • Pilotage Processus : Définir et mettre en place un processus de validation interne clair pour les projets IA (rôle du Comité Éthique/Gouvernance).
  • Introduction aux Ops Légères : Pratiques de Gestion Opérationnelle (Ops) pour la fiabilité, la traçabilité et la maintenance des modèles en production (Monitoring, MLOps light).
  • Cas pratique : Présentation de modèles de processus de validation interne et d'exigences de qualité des données.
Module 4 : Adoption, Changement et Référentiel Éthique
  • Gestion du Changement : Techniques pour garantir l'adhésion des collaborateurs et faciliter la conduite du changement face à l'IA.
  • Référentiel Éthique Interne : Définition des principes clés (loyauté, explicabilité, non-discrimination) du Référentiel Éthique Interne.
  • Conformité RGPD et CNIL : Rappel des obligations fondamentales du RGPD dans le contexte des systèmes IA et intégration des recommandations CNIL.
  • Cas pratiques : 1 - Mise en Situation : Préparation d'une stratégie d'adoption (Communication interne et plan de formation des équipes). 2 - Atelier Éthique : Co-construction de l'Esquisse de la Charte IA interne.
Module 5 : Fondations Réglementaires et Systèmes à Haut Risque (HRAI)
  • Cadre Légal (Approfondissement) : Décryptage de l'AI Act européen : champ d'application, niveaux de risques (Non-Risque, Risque Limité).
  • Gestion des Hauts Risques (HRAI) : Maîtriser l'identification des systèmes "à haut risque" (HRAI) selon l'Annexe III de l'AI Act.
  • Obligations Spécifiques HRAI : Revue détaillée des exigences (Qualité des données, Robustesse, Précision, Documentation).
  • Cas pratique : Analyse de cas d'usage HRAI pour déterminer la classification et les obligations réglementaires à mettre en œuvre.
Module 6 : Conformité, Documentation et Pérennisation (SGR)
  • Documentation Légale : Déploiement de la documentation fonctionnelle et réglementaire exigée par l'AI Act.
  • Système de Gestion des Risques (SGR) : Déploiement du SGR continu (Système de Gestion des Risques) pour les systèmes IA tout au long de leur cycle de vie.
  • Pérennisation et Veille : Instaurer une veille réglementaire et normative continue (AI Act, CNIL, ISO) et auditer régulièrement les usages déployés.
  • Cas pratique : Feuille de Route : Élaboration des premières étapes de la veille réglementaire et du plan d'audit interne (outil de traçabilité SGR).

Équipe pédagogique

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Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Feuilles de présence.
  • Questions orales ou écrites (QCM).
  • Mises en situation.
  • Formulaires d'évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.

Ressources techniques et pédagogiques

  • Si applicable, utilisation de l’outil ou interface ou profil du réseau social du stagiaire
  • Exposés théoriques
  • Etude de cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation
  • Replay de formation visio sur demande
  • Accès Extranet apprenant
  • Echanges asynchrones avec le formateur sur demande

Qualité et satisfaction

Taux de satisfaction des apprenants en 2025 : 92%

Capacité d'accueil

Entre 0 et 5 apprenants

Délai d'accès

4 semaines

Accessibilité

Si vous souhaitez nous faire part d’un déficit sensoriel, moteur ou cognitif, contactez-nous afin d’étudier les possibilités d’adaptations possibles.