"Comprendre le fonctionnement de ses systèmes et les exploiter librement : un modèle IA opaque, non auditable ou détenu par un tiers viole simultanément ces deux droits."
Explicabilité des décisions, auditabilité des modèles, propriété des modèles fine-tunés, détection de biais, exigences EU AI Act Art. 13-17.
CDO, AI Officer, risk managers, DPO, équipes MLOps, responsables conformité, auditeurs internes.
EU AI Act Art. 9-17 (systèmes haut risque), Art. 50 (transparence), RGPD Art. 22 (décision automatisée), DORA Art. 28.
½ journée (3h30) — 2 séquences + 1 atelier audit de modèle.
Déployer un modèle IA sans en maîtriser les quatre dimensions expose l'organisation à des risques réglementaires, opérationnels et stratégiques simultanés.
La capacité à expliquer en termes métier pourquoi un modèle a produit un résultat donné. Pas juste techniquement (SHAP, LIME), mais opérationnellement : "Ce crédit a été refusé parce que..."
Accès aux poids du modèle, aux données d'entraînement, aux métriques de performance par sous-groupe, aux logs d'inférence. L'auditabilité est un droit opposable sous EU AI Act pour les systèmes à haut risque.
Un modèle fine-tuné sur les données internes appartient-il à l'organisation ou au fournisseur de la plateforme d'entraînement ? La propriété intellectuelle des poids est un enjeu contractuel et stratégique.
Un modèle qui discrimine sans que l'organisation le détecte expose celle-ci à des sanctions réglementaires. EU AI Act impose une évaluation des biais avant déploiement et une surveillance continue.
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