Droit de l-intelligence artificielle - Ethique- risques et regulation
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Objectifs
- Établir un socle de connaissances fondamentales sur l'IA avant d'explorer ses implications éthiques et réglementaires
- Adopter une approche pratique d'analyse des risques pour mieux comprendre la nécessité d'une IA digne de confiance
- Décrypter la complexité réglementaire du RIA
Programme
I. Comprendre les fondements historiques et conceptuels de l'intelligence artificielle
II. Les risques liés à l'IA et les conditions d'une IA digne de confiance
Origine et taxonomie des risques liés à l'intelligence artificielle
Les conditions d'une IA digne de confiance
III. Le Règlement 2024/1689 européen sur l'intelligence artificielle (RIA)
Contexte et champ d'application
- Explorer les origines historiques du concept d'intelligence artificielle
- Maîtriser la terminologie fondamentale et les principes théoriques sous-jacents aux systèmes d'IA
- Analyser les étapes du développement de l'IA et comprendre les percées technologiques récentes
II. Les risques liés à l'IA et les conditions d'une IA digne de confiance
Origine et taxonomie des risques liés à l'intelligence artificielle
- Identifier les caractéristiques de l'IA à l'origine des risques
- Différencier les familles de risques liés à l'IA (utilisation malveillante, dysfonctionnement, systémiques, etc.)
- Analyser les enjeux de protection des informations des entreprises et des données à caractère personnel liés à l'IA
- Évaluer les impacts de l'IA sur les droits de propriété intellectuelle
- Identifier les responsabilités des acteurs tout au long de la chaîne de valeur de l'IA
Les conditions d'une IA digne de confiance
- Définir les principes d'une IA digne de confiance
- Connaître les sept exigences d'une IA digne de confiance
III. Le Règlement 2024/1689 européen sur l'intelligence artificielle (RIA)
Contexte et champ d'application
- Analyser le contexte et le calendrier d'application du RIA
- Déterminer précisément le champ d'application du RIA
- Identifier les rôles dévolus aux différents opérateurs
- Évaluer la notion de chaîne de valeurs de l'IA telle que définie dans le RIA
- Comprendre les différents usages et les risques associés
- Délimiter la notion de modèle et de système à usage général
- Comprendre les exigences essentielles applicables aux SIA à haut risque
- Identifier et expliquer les obligations des opérateurs dans la chaîne de valeurs des SIA à haut risque
- Décrire les exigences et obligations spécifiques des fournisseurs d'IA à usage général
- Comprendre les principes de la gouvernance nationale du RIA
- Identifier les mécanismes de surveillance des systèmes d'IA à haut risque mis en place au niveau national
- Expliquer les fondements de la gouvernance européenne de l'IA
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