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Intelligence Artificielle

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Formation data science et Machine Learning : Evaluer et maîtriser les risques liés aux produits d’Intelligence Artificielle

Anticipez et gérez les risques IA avec des techniques avancées en data science et machine learning.

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

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Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

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Formations Intra entreprise sur-mesure.

Éligible aux Financements :
OPCO, Entreprise, France Travail...
Formation non prise en charge par le CPF.

Contexte de la formation

Vous cherchez à maîtriser les risques liés aux produits d’intelligence artificielle ? Vous souhaitez comprendre l’impact des technologies d’IA sur votre domaine ? Alors, vous êtes à la bonne place pour commencer votre voyage vers l’excellence en gestion des risques IA.

L’intelligence artificielle, avec sa capacité à transformer radicalement tous les secteurs, est devenue une compétence indispensable pour quiconque cherche à se démarquer dans l’industrie technologique. Savoir comment évaluer et maîtriser les risques associés aux produits d’IA est essentiel pour assurer des déploiements responsables et durables de ces technologies. Que vous soyez un data scientist, un chef de projet, un responsable de conformité ou un décideur technologique, l’acquisition de cette compétence vous permettra d’identifier et d’atténuer efficacement les risques potentiels, vous rendant ainsi un atout précieux pour toute organisation. En plus de renforcer votre profil professionnel, cette compétence vous aidera à accélérer votre carrière en vous préparant à relever les défis uniques en matière d’éthique, de sécurité et de conformité réglementaire que présentent les produits d’IA.

Et si vous pouviez aller au-delà de la simple compréhension des risques de l’IA et devenir un expert en gestion de ces risques ?

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous pouvez suivre notre Formation Data Science et Machine Learning pour évaluer et maîtriser les risques liés aux produits d’Intelligence Artificielle. Ce programme de formation vous offre des bénéfices concrets et immédiats. Non seulement vous acquerrez une compréhension approfondie des différents types de risques associés aux produits IA, mais vous serez également formé à l’utilisation de méthodologies et d’outils pour identifier et évaluer ces risques. Votre Formateur Expert Métier vous guidera à travers les stratégies de maîtrise des risques, la mise en place de contrôles internes, la gouvernance des données et l’élaboration de protocoles de réponse aux incidents. De plus, vous serez sensibilisé aux exigences légales et réglementaires en matière d’IA, vous permettant ainsi d’aligner vos pratiques avec les standards de l’industrie et les législations en vigueur.

En participant à cette formation, vous vous préparez non seulement à anticiper les défis inhérents à l’IA, mais aussi à les surmonter avec compétence et confiance. Avec Expertisme à vos côtés, vous pouvez adapter votre carrière à l’ère de l’intelligence artificielle et vous positionner en tant que professionnel compétent dans le domaine de la gestion des risques IA.

N’attendez plus, saisissez cette opportunité pour booster votre carrière. Inscrivez-vous dès maintenant à notre Formation Data Science et Machine Learning et devenez un expert en évaluation et maîtrise des risques liés aux produits d’Intelligence Artificielle. Le futur de l’IA est entre vos mains, agissez dès maintenant !

En résumé

Cette formation Data Science et Machine Learning vous donne une vision claire, structurée et immédiatement opérationnelle des risques liés aux produits d’Intelligence Artificielle. Vous apprenez à parler le langage des data scientists, des juristes, des métiers et de la direction pour sécuriser vos projets IA, anticiper les exigences réglementaires et mettre en place une gouvernance robuste, documentée et défendable.

Ce que cette formation va réellement changer pour vous :
• Comprendre les fondamentaux de l’IA, du Machine Learning et du Deep Learning pour mieux appréhender leurs risques.
• Cartographier, analyser et prioriser les risques IA (techniques, éthiques, juridiques, réputationnels).
• Intégrer le cadre réglementaire (AI Act, droit international, exigences de transparence) dans vos projets IA.
• Mettre en place une approche de gestion des risques IA fondée sur le cycle de vie complet des systèmes.
• Construire des plans de mitigation concrets, documentés et alignés avec les standards de l’industrie.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à tous les professionnels qui souhaitent se familiariser avec le monde de la Data Science et du Machine Learning, en particulier ceux qui travaillent dans des secteurs où l’Intelligence Artificielle joue un rôle clé. Les managers de projet en IA, les data scientists, les ingénieurs en machine learning et les responsables de la conformité des données bénéficieront grandement de cette formation. En outre, elle est également pertinente pour les professionnels en charge de la gestion des risques dans leur entreprise, notamment les directeurs de la sécurité de l’information et les responsables du contrôle interne. Cette formation est également adaptée à ceux qui ont une bonne connaissance des concepts de base en statistiques et en programmation et qui aspirent à évoluer vers des postes axés sur l’IA. L’objectif est de fournir à ces professionnels les outils nécessaires pour évaluer et maîtriser les risques liés aux produits d’IA, tout en renforçant leurs compétences techniques.

Pré-requis

Avoir une expérience préalable dans le domaine du Machine Learning ou de l’Intelligence Artificielle. Il est essentiel d’avoir une compréhension de base des concepts et des applications de ces technologies pour pouvoir suivre efficacement la formation.
Être à l’aise avec les mathématiques de niveau lycée, notamment les statistiques. Ces connaissances seront utiles pour comprendre les algorithmes sous-jacents aux techniques de Machine Learning et d’IA.
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur. Cela permettra de participer aux sessions en ligne, de suivre les démonstrations en direct et de poser des questions au formateur.
Avoir une bonne connaissance de l’anglais technique, car la plupart des ressources, documentations et logiciels utilisés dans le domaine de l’IA et du Machine Learning sont en anglais.
Une connaissance de base de la programmation, idéalement dans un langage couramment utilisé en data science comme Python ou R, est recommandée. Cela facilitera la compréhension des exemples de code et la mise en pratique des concepts appris.

Objectifs

  • Comprendre et différencier les concepts clés de l’Intelligence Artificielle (IA), du Machine Learning et du Deep Learning.
  • Identifier et analyser les risques associés à l’IA, en utilisant des exemples concrets.
  • Étudier le contexte réglementaire relatif à l’IA, en se familiarisant avec les différentes lois et régulations internationales.
  • Maîtriser les critères d’évaluation des risques IA et les obligations générales en matière de conception, développement et mise hors service des systèmes IA.
  • Appliquer les connaissances acquises pour évaluer les risques d’un projet IA et proposer des actions de mitigation appropriées.

Programme

  • 1. INTRODUCTION À L'IA ET LES RISQUES ASSOCIÉS

    • Définition de l’IA
    • Similarités et différences entre l’IA et le développement d’applications traditionnelles
    • Présentation du Machine Learning et du Deep Learning
    • Explication des différents types d’apprentissage de modèles
    • Présentation des grands modèles de langage
    • Aperçu des risques liés à l’IA à travers des exemples concrets
  • 2. CONTEXTE RÉGLEMENTAIRE AUTOUR DE L'IA

    • Présentation de la loi sur l’IA de l’UE
    • Explication des différents niveaux de risques : limité, élevé, inacceptable
    • Présentation des exigences de transparence applicables aux IA génératives
    • Aperçu du droit international sur l’IA : cas du projet de convention-cadre du Conseil de l’Europe sur l’IA
    • Aperçu des réglementations états-unienne, chinoise et britannique sur l’IA
  • 3. EXIGENCES APPLICABLES AUX SYSTÈMES D'IA ET ÉVALUATION DES RISQUES

    • Rappel du cycle de vie d’un système d’IA
    • Approche fondée sur les risques : identifier, évaluer, prévenir, atténuer
    • Critères d’évaluation des risques IA : gravité, durée, réversibilité
    • Présentation des obligations générales
    • Principes de conception, de développement et de mise hors service de systèmes d’IA
  • 4. TRANSPARENCE ET CONTROLE

    • Notions de transparence et contrôle
    • Présentation de l’obligation de rendre des comptes et responsabilité
    • Explication sur l’égalité et non-discrimination
    • Présentation des notions de vie privée et protection des données à caractère personnel
    • Discussion sur la sûreté, la sécurité et la robustesse
    • Introduction à l’innovation sûre
    • Présentation d’une étude de cas : évaluation des risques d’un projet IA et actions de mitigation

Version 5. Mise à jour le 01/01/2026
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

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EXPERTISME privilégie une approche 100 % opérationnelle, orientée résultats et adaptée à votre contexte.

• Formateurs Experts Métiers soigneusement sélectionnés, spécialistes du Data Science et Machine Learning avec plus de 7 ans d’expérience.
• Contenus conçus pour répondre aux enjeux actuels de l’IA : conformité à l’AI Act, gestion des risques, gouvernance des données et exigences de transparence.
• Pédagogie active : cas concrets, retours d’expérience, échanges de pratiques, étude de cas guidée de bout en bout.
• Focus sur l’applicabilité immédiate : outils, méthodes, grilles d’analyse et check-lists directement réutilisables dans vos projets.
• Adaptation au niveau et au secteur des participants : exemples contextualisés (banque, assurance, industrie, santé, services, secteur public…).

Notre mission: vous rendre autonome, efficace et rentable dans la maîtrise et l’application de Data Science et Machine Learning.

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

Vous ne savez pas quelle formation choisir ? Repérez votre situation ci-dessous :

Votre enjeu métierFormation recommandéeValeur ajoutée obtenue
Comprendre et maîtriser les risques réglementaires et opérationnels liés aux produits d’IA dans vos projets Data Science et Machine Learning.Formation Intelligence Artificielle : Maîtrise de la Gestion de ModèlesApprofondir la gestion de vos modèles IA (cycle de vie, monitoring, gouvernance) en complément de la démarche de gestion des risques abordée dans cette formation.
Aller plus loin sur les techniques avancées de Machine Learning après avoir sécurisé vos pratiques en matière de risques IA.Formation Machine Learning - Niveau Avancé : Découvrez l'État de l'ArtExplorer les méthodes avancées de Machine Learning et les approches à l’état de l’art, tout en capitalisant sur la culture du risque acquise dans la présente formation.
Mettre en pratique le Machine Learning avec un environnement Python moderne après avoir structuré votre approche de gestion des risques IA.Formation Machine Learning - L'apprentissage Machine avec Python et SciKit-LearnTraduire vos connaissances théoriques et réglementaires en implémentations concrètes de modèles tout en appliquant vos nouveaux réflexes de maîtrise des risques.
Appliquer le Machine Learning à vos projets de Data Science avec une vision globale des enjeux de risques, de qualité et de gouvernance.Formation Machine Learning : Appliquer l’Apprentissage Automatique en Data ScienceStructurer vos projets Data Science de bout en bout, en intégrant la dimension risques IA comme fil conducteur de vos choix techniques et métiers.
Devenir un référent technique sur l’IA et le Machine Learning tout en consolidant une posture responsable et conforme aux réglementations.Formation IA et Machine Learning - Niveau Avancé : Maîtriser les solutionsMaîtriser les solutions IA avancées en gardant une approche structurée de gestion des risques, de robustesse et de conformité réglementaire.

Formation Data Science et Machine Learning : Évaluer et maîtriser les risques liés aux produits d’Intelligence Artificielle disponible partout en France

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Nos Formateurs Experts Métiers interviennent en individuel sur-mesure ou en intra entreprise-sur-mesure régulièrement dans :
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Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

FAQ – Questions fréquentes sur notre formation

  • La formation est-elle accessible en distanciel ?

    Oui, la formation est disponible en distanciel par visioconférence ce qui vous permet d’enregistrer et de conserver un support vidéo de votre formation en plus du support de formation.

  • Qui sont les formateurs de cette formation Data Science et Machine Learning orientée risques IA ?

    Nos Formateurs Experts Métiers sont des experts avec en moyenne plus de 7 ans d’expérience. Ils interviennent régulièrement sur des projets IA concrets (conception de modèles, gouvernance des données, conformité réglementaire, gestion des risques) et apportent des retours d’expérience directement transposables à votre contexte.

  • Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?

    Il est recommandé d’avoir une expérience préalable dans le domaine du Machine Learning ou de l’Intelligence Artificielle, ainsi qu’une compréhension de base des concepts et applications de ces technologies. Être à l’aise avec les mathématiques de niveau lycée, notamment les statistiques, est important pour comprendre les mécanismes des modèles. Une connaissance de base de la programmation (idéalement en Python ou R) facilitera la compréhension des exemples. Un ordinateur connecté à Internet, équipé d’une caméra, d’un micro et d’un haut-parleur, est nécessaire pour suivre la formation à distance. Une bonne compréhension de l’anglais technique est également souhaitable, la plupart des ressources IA étant en anglais.

  • Cette formation est-elle adaptée si je ne suis pas data scientist mais responsable risques, conformité ou juridique ?

    Oui. La formation est conçue pour créer un langage commun entre profils techniques et non techniques. Les concepts de Data Science et Machine Learning sont expliqués de manière claire et contextualisée, avec un focus particulier sur les enjeux de risques, de conformité, de responsabilité et de gouvernance. Vous n’avez pas besoin de développer des modèles vous-même pour tirer un bénéfice opérationnel de la formation.

  • Pourrai-je appliquer directement les outils et méthodes vus en formation à mes projets IA ?

    Oui. Tout au long de la formation, vous travaillez sur des exemples concrets et une étude de cas complète d’évaluation des risques IA. Vous repartez avec des grilles d’analyse, des critères d’évaluation, des pistes de plans de mitigation et des bonnes pratiques de gouvernance que vous pourrez adapter immédiatement à vos propres projets.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Prêt à maîtriser cette Formation Data Science et Machine Learning : Évaluer et maîtriser les risques liés aux produits d’Intelligence Artificielle ?

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Référence : IA-90615

Durée : 7 heures soit 1 jour

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