[Webinaire] Risque lié à l’IA et à la technologie : de l’inventaire de modèles à l’assurance

L’adoption de l’IA explose au sein des entreprises, mais la plupart des organisations déploient des modèles plus rapidement qu’elles ne peuvent renforcer la confiance. De nombreux efforts de gouvernance de l’IA produisent les bons artefacts (principes, inventaires, approbations), mais échouent encore en matière d’assurance car l’attention s’arrête à la gouvernance plutôt qu’à la gestion opérationnelle. Le résultat est bien connu : des examens lents, des preuves incohérentes et une capacité limitée à prouver que les contrôles restent efficaces une fois les modèles en production.

Rejoignez John A. Wheeler de Wheelhouse Advisors pour une session pratique, adaptée aux ingénieurs, qui montre comment passer de l’inventaire des modèles à une assurance défendable sans freiner l’innovation. John vous guidera à travers une routine pratique d’inventaire et d’approbation des modèles, démontrera comment générer des preuves prêtes pour l’audit et explorera les opportunités émergentes d’utilisation d’agents d’IA pour les tests de contrôle automatisés.

Que vous mettiez en place votre premier programme de gouvernance de l’IA ou que vous renforciez un programme existant au-delà de la documentation et des examens périodiques, ce webinaire fournit des conseils tactiques pour équilibrer la vitesse d’innovation et la confiance des parties prenantes.

Apprenez comment :

• Intégrer la gouvernance de l’IA à la gestion de l’IA en traduisant les principes et les normes en attentes définies, en droits de décision clairs et en contrôles opérationnels pouvant être validés en continu.
• Mettre en œuvre un inventaire de modèles minimal viable et une procédure d’approbation qui soutiennent l’auditabilité (ce qui est en production, pourquoi cela a été approuvé, comment cela est surveillé) sans créer de goulot d’étranglement pour les équipes d’ingénierie et de science des données.
• Concevoir un modèle de preuve pour l’assurance de l’IA en mappant les contrôles aux données de signaux en mouvement fiables, en identifiant où les architectures de streaming permettent une preuve continue, et en ciblant où l’automatisation et les agents d’IA peuvent réduire l’effort de test de contrôle manuel sans affaiblir l’assurance.

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