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  • Cours pratique
  • Informatique

Formation Piloter et Encadrer l'IA Générative en Entreprise

Vers une gouvernance responsable et stratégique de l’IA générative en entreprise

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
3 jours
Niveau
Fondamental
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation Gouvernance IA generative

Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA générative en entreprise ?
L’IA générative transforme profondément les organisations en automatisant la production de contenu, l’assistance décisionnelle et la gestion des connaissances. Piloter ces systèmes nécessite de comprendre les modèles de langage (LLMs) tels que GPT, Claude, Mistral ou LLaMA, leurs architectures (API, RAG, multi-agents) et les enjeux de sécurité, d’éthique et de souveraineté qu’ils posent.
Pourquoi suivre une formation Piloter et Encadrer l’IA Générative en Entreprise ?
Dans un contexte d’évolution rapide du cadre réglementaire (AI Act, RGPD, ISO/IEC 42001…), il est essentiel de doter les décideurs et responsables de conformité des outils et pratiques nécessaires pour encadrer l’usage de l’IA générative. Cette formation offre une approche concrète et stratégique pour structurer une gouvernance IA efficace, responsable et alignée sur la transformation numérique des entreprises.
Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

Objectifs pédagogiques

À l'issue de cette formation Piloter et Encadrer l’IA Générative en Entreprise, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

  • Comprendre les fondamentaux techniques et les risques de l’IA générative.
  • Identifier les enjeux réglementaires et éthiques associés à son usage.
  • Mettre en place une gouvernance IA intégrant sécurité, conformité et stratégie.
  • Élaborer des politiques internes et chartes d’usage adaptées.
  • Concevoir un plan d’action de supervision et d’audit de l’IA générative.

Objectifs opérationnels

Savoir gouverner, sécuriser, auditer et encadrer l’usage des LLMs et systèmes IA générative, dans un contexte réglementaire et stratégique en évolution rapide.

Programme

Contenu du cours

Jour 1

Introduction à l’IA générative et aux LLMs

Fonctionnement simplifié des LLMs (GPT, Claude, LLaMA, Mistral…)
Typologies d’usage : chatbots, agents, génération, extraction, copilotes
Vue d’ensemble des architectures : API, RAG, multi-agents, LangChain, ontologies

Cartographie des risques spécifiques à la GenAI

Biais, hallucinations, falsification, instabilité
Risques de confidentialité et de fuites de données
Erreurs d’interprétation, non-détectabilité des erreurs
Dépendance fournisseur / souveraineté

Règlementation actuelle et à venir

RGPD et IA générative : principes concernés (finalité, minimisation, DPA, DPIA)
AI Act européen : statuts de risque, obligations et calendriers
Normes ISO/IEC sur l’IA (23894, 42001) et NIS2
Encadrement des agents autonomes, des outils augmentés, des interfaces IAJour 2

Mettre en place une gouvernance IA adaptée

Structuration d’un comité IA / cellule éthique
Rôles clés : PO, DPO, RSSI, Data Steward, Architecte
Gouvernance transverse entre métiers, IT, juridique, sécurité

Politiques internes et chartes d’usage

Règles d’usage des outils GenAI (internes et externes)
Gestion des prompts, des contenus générés, et de la supervision humaine
Politique de confidentialité des données entrantes/sortantes

Supervision, transparence et auditabilité

Traçabilité des décisions prises par LLMs
Journaux de conversations, scoring des prompts, rejouabilité
Documentation des chaînes de prompts et des agents
Outils de gouvernance technique : LangChain, PromptLayer, Trulens, MLflowTravaux pratiquesTravail en groupe sur la politique d’usage d’un cas IA réel
Identification des risques, leviers de contrôle, supervisionJour 3

Évaluation des projets IA générative

Fiches de cadrage projet IA
Matrice de classification des cas d’usage : risque, valeur, contrôle
Réalisation d’une DPIA spécifique IA
Critères d’acceptabilité éthique et sociale

Processus de validation et supervision continue

Checklists projet (RGPD, AI Act, sécurité)
Processus de go/no-go ou déploiement contrôlé
Indicateurs de performance éthique et conformité

Gouvernance des données et des connaissances ontologies

Qualité des données d’entrée (data cleaning, sécurité, vérifiabilité)
Encadrement des bases documentaires et sources utilisées pour le RAG
Rôle des ontologies dans la gouvernance des connaissances (standardisation, validation sémantique)Travaux pratiquesPriorisation des actions à mettre en place dans l’entreprise
Structuration d’une gouvernance progressive : comité, règles, outillage
Alignement avec stratégie de transformation et innovation

Travaux pratiques

50 % de la formation repose sur des ateliers collaboratifs : élaboration de politiques internes, simulation de comités IA, analyse de risques et conception d’un plan d’action de gouvernance.

Programme mis à jour le 21/04/2026

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