IA Act-Expertise Technique & Audit de Conformité

Réf. : DN-37788
Durée : 1 jour
Tarif : 1400,00  HT

Introduction à la formation

Le passage au Règlement Européen sur l’IA n’est plus une option, c’est une mutation technique obligatoire pour toutes les organisations innovantes. Cette formation est la seule à convertir les exigences juridiques complexes en véritables leviers de performance technologique pour vos équipes Data et IT.

Pourquoi suivre ce programme ?
  • Sécurisez vos déploiements : Maîtrisez l’Ingénierie de la Conformité pour éliminer les risques de sanctions et garantir des systèmes nativement « conformes par design ».
  • Automatisez votre conformité : Réduisez la charge administrative grâce à l’automatisation de la documentation technique (Annex IV) et à l’usage des Model Cards.
  • Excellence opérationnelle : Intégrez des protocoles de pointe en détection de biais et en robustesse MLOps pour accroître la fiabilité et la précision de vos modèles.

Objectifs

A l’issue de la formation, vous serez capable de :

  1. Rédiger et structurer la Documentation Technique exigée par l’Annexe IV.
  2. Mettre en œuvre les protocoles de Gouvernance des Données (Art. 10) pour limiter les biais.
  3. Déployer des outils de Monitoring et de Logging conformes à l’Article 12.
  4. Utiliser des outils SaaS et Open Source pour auditer la robustesse des modèles.

Contenu de la formation

1-Ingénierie de la Conformité 
  1. Documentation Technique « Annex IV Compliant »
    • Structure du dossier technique : de l’architecture aux ressources de calcul.
    • Automatisation de la documentation via les Model Cards et les registres de modèles.
    • Gestion du versioning et reproductibilité des systèmes.
  1. Gouvernance des Données et Biais (Art. 10)
    • Méthodes de détection statistique des biais dans les datasets d’entraînement.
    • Stratégies d’atténuation (pré-traitement, in-traitement, post-traitement).
    • Protocoles de test, de validation et de correction des données.
  1. Traçabilité et Logging (Art. 12)
    • Implémentation technique des logs : que faut-il enregistrer (dates, durée, entrées/sorties) ?
    • Durée de conservation et sécurité des journaux d’événements.

2-Robustesse, Sécurité et Outillage

  1. Robustesse Technique et Cybersécurité (Art. 15)
    • Tests de résistance aux attaques adverses (Adversarial attacks).
    • Indicateurs de performance : Précision, fiabilité et résilience.
    • Le concept de « Human-in-the-loop » : Interfaces de contrôle et boutons d’arrêt d’urgence.
  1. La Toolbox de l’Expert 
    • Tests de biais & robustesse :  (Applicatif Open Source / SaaS).
    • Monitoring en production : Deepchecks ou WhyLogs pour détecter le drift.
    • Gouvernance LLM : TruLens ou LangSmith pour la véracité des réponses.
  1. Atelier « Audit Flash » Technique
    • Simulation d’un audit de conformité sur un pipeline MLOps réel.
    • Rédaction d’un rapport d’anomalies et priorisation des correctifs techniques.

Evaluation de fin de session

  • QCM de validation des connaissances en fin de formation

Profils des  formateurs Dnda Intervenants

  • Consultant Expert Technique Senior : Architecte Data DNDAgency
Autres formations disponibles en Intelligence artificiel
Autre thematique

Public

  • CTO, DSI, Architectes Logiciels, Data Scientists, Lead Developers.
  • DPO RSSI, Responsables Qualité Data.
  • Auditeurs Internes
  • Personnes chargées de valider la conformité avant mise en production.

Evaluer votre maturité IA ACT  

Pré-requis

Ce module est d’un niveau avancé. Il nécessite des bases solides en ingénierie logicielle ou en science des données pour pouvoir manipuler les outils d’audit.

  • Socle Théorique IA Act : Avoir suivi le Module 1 DNDA ou posséder une connaissance équivalente des niveaux de risque et des définitions du règlement.

  • Compétences Techniques :  Maîtrise des concepts fondamentaux du Machine Learning

    • Connaissance des architectures MLOps
    • Lecture de code (principalement Python
  • Accès aux données (Optionnel) :

    • Pour l’atelier pratique, il est recommandé de venir avec une vision claire de l’architecture d’un projet d’IA existant ou en cours au sein de son organisation .

Méthodes pédagogiques

  • Approche Hands-on :
    • Analyse de schémas d’architecture, démos d’outils et manipulation de bibliothèques de test de biais.
  • Études de cas techniques  :
    • Analyse de dossiers techniques conformes vs non-conformes.

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel ou en distanciel.

Réf. : DN-37788
Durée : 1 jour
Tarif : 1400,00  HT
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