Droit de l-intelligence artificielle - Ethique- risques et regulation

Raphaël d'ASSIGNIES Avocat

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  • 75 - Paris 8e
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  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
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

  • 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.)
Déterminer les enjeux juridiques liés à l'IA et les risques associés


  • 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
Classification des systèmes d'intelligence artificielle (SIA)


  • Comprendre les différents usages et les risques associés

  • Délimiter la notion de modèle et de système à usage général
Les exigences de conformité


  • 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
La gouvernance de l'IA dans le RIA


  • 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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