Gestion des Risques des Modèles d'IA

Aperçu

AI models create value, but they also create risks — from data drift and bias to regulatory non-compliance. In this short, practical course, you’ll learn how to make those risks visible, measurable, and governable.

First, you’ll explore the main categories of model risk and practice mapping them to governance controls and KPIs. Next, you’ll learn how to evaluate model validation results against standards such as SR 11-7, the Basel Principles, and the EU AI Act, identifying compliance gaps and recommending corrective actions.

Finally, you’ll draft a simple model-risk control framework with clear documentation standards, escalation paths, and review cadences. By the end, you’ll be able to demonstrate governance skills that help organizations deploy AI responsibly and maintain trust.

Programme

• Gestion des risques des modèles d'IA
Les modèles d'IA créent de la valeur, mais ils engendrent également des risques — du décalage des données et des biais à la non-conformité réglementaire. Dans ce cours pratique et concis, vous apprendrez à rendre ces risques visibles, mesurables et gouvernables. Tout d'abord, vous explorerez les principales catégories de risques des modèles et vous exercerez à les associer à des contrôles de gouvernance et des indicateurs clés de performance (KPI). Ensuite, vous apprendrez à évaluer les résultats de validation des modèles par rapport à des normes telles que le SR 11-7, les Principes de Bâle et la Loi européenne sur l'IA, en identifiant les écarts de conformité et en recommandant des actions correctives. Enfin, vous rédigerez un cadre de contrôle des risques des modèles simple avec des normes de documentation claires, des voies d'escalade et des cadences de révision. À la fin, vous serez capable de démontrer des compétences en gouvernance qui aident les organisations à déployer l'IA de manière responsable et à maintenir la confiance.

Enseigné par

ansrsource instructors

Matières

Business