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Starts 8 June 2025 03:08

Ends 8 June 2025

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Risques de la politique de risque de l'IA - Cinq leçons

Explore les défis liés à la mise en œuvre des cadres de gestion des risques liés à l'IA, en mettant en lumière cinq obstacles majeurs auxquels sont confrontés les parties prenantes lors de l'opérationnalisation de normes telles que le NIST AI RMF et l'EU AI Act.
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Aperçu

Explore les défis liés à la mise en œuvre des cadres de gestion des risques liés à l'IA, en mettant en lumière cinq obstacles majeurs auxquels sont confrontés les parties prenantes lors de l'opérationnalisation de normes telles que le NIST AI RMF et l'EU AI Act.

Programme

  • Introduction aux cadres de gestion des risques de l'IA
  • Aperçu des principaux cadres de gestion des risques de l'IA (NIST AI RMF, EU AI Act)
    Importance de la gestion des risques dans le développement et le déploiement de l'IA
  • Obstacles 1 : Ambiguïté des normes
  • Défis dans l'interprétation des directives générales
    Études de cas de mauvaise interprétation et résultats
    Stratégies pour clarifier et adapter les normes à des contextes spécifiques
  • Obstacles 2 : Complexité technologique
  • Difficulté à évaluer les systèmes d'IA complexes
    Limitations des outils actuels d'évaluation des risques
    Solutions émergentes et meilleures pratiques pour gérer la complexité
  • Obstacles 3 : Contraintes de ressources
  • Limites financières et de ressources humaines
    Impact sur les petites et moyennes entreprises
    Approches pour optimiser l'allocation des ressources et l'efficacité
  • Obstacles 4 : Chevauchement de la conformité réglementaire
  • Naviguer dans plusieurs cadres réglementaires
    Conflits et redondances dans les réglementations
    Conseils pour atteindre une conformité harmonisée
  • Obstacles 5 : Considérations éthiques et sociales
  • Équilibrer l'innovation avec la responsabilité sociale
    Aborder les questions de biais, d'équité et de transparence
    Engager les parties prenantes dans une délibération éthique
  • Conclusion et directions futures
  • Résumé des principaux obstacles et leçons apprises
    Changements potentiels dans le paysage des risques de l'IA
    Encourager des stratégies de gestion des risques proactives et adaptatives
  • Conclusion du cours et séance de questions-réponses
  • Revue des concepts clés
    Discussion ouverte sur les défis non résolus et les tendances émergentes
    Retour d'expérience et enseignements du cours

Sujets

Conférences