Gouvernance de l'IA générative : encadrer, sécuriser et superviser les LLM en entreprise

Module 1 — Compréhension de l'IA générative et fonctionnement des LLM

• Fonctionnement des LLM expliqué simplement (GPT, Claude, LLaMA…)
• Principaux usages : chatbots, agents, génération de contenu, extraction d'information, copilotes
• Modalités d'intégration des LLMs dans le SI : via API, RAG, systèmes multi-agents, LangChain ou ontologies
• Articulation entre les LLMs et les systèmes d'information existants

Module 2 — Analyse des risques et cadre réglementaire de la GenAI

• Biais, hallucinations et risques de falsification
• Instabilité des modèles et erreurs d'interprétation
• Atteintes à la confidentialité et fuites de données
• Dépendances aux fournisseurs et enjeux de souveraineté numérique
• RGPD et ses implications spécifiques pour l'IA générative
• AI Act européen : obligations des organisations et calendrier d'application

Module 3 — Gouvernance IA et structuration organisationnelle

• Mise en place d'un comité IA ou d'une cellule éthique
• Définition des rôles clés : PO, DPO, RSSI, Data Steward, Architecte
• Coordination transverse entre les équipes métier, IT, juridique et sécurité
• Communication interne et reporting des décisions liées à l'IA
• Modalités d'intégration de la gouvernance IA dans les projets

Module 4 — Politiques internes, supervision et auditabilité

• Rédaction de chartes d'usage des outils GenAI (internes et externes)
• Encadrement de la gestion des prompts et des contenus générés
• Supervision humaine des résultats et des processus automatisés
• Politique de confidentialité pour les données en entrée et en sortie
• Traçabilité des décisions prises par les LLMs
• Outils de gouvernance technique : LangChain, PromptLayer, Trulens, MLflow
• Travaux pratiques : élaboration d'un cadre d'usage IA pour un cas réel d'entreprise ; identification des risques, leviers de contrôle et dispositifs de supervision

Module 5 — Évaluation et contrôle des projets IA générative

• Fiches de cadrage de projet IA
• Matrice de classification des cas d'usage selon le risque, la valeur et le niveau de contrôle
• Conduite d'une DPIA adaptée aux projets IA
• Critères d'acceptabilité éthique et sociale des projets
• Checklists de conformité projet (RGPD, AI Act, sécurité)
• Processus de décision go/no-go et modalités de déploiement contrôlé

Module 6 — Gouvernance des données, connaissances et ontologies

• Qualité des données en entrée : nettoyage, sécurisation et vérifiabilité
• Constitution de bases documentaires et de sources pour le RAG
• Ontologies métiers et standardisation des connaissances partagées
• Validation sémantique et contrôle des flux d'information
• Indicateurs de performance éthique et de conformité
• Travaux pratiques : élaboration d'un plan d'action de gouvernance IA générative, priorisation des mesures, structuration progressive et alignement stratégique