AI Ethics & Governance Foundations
Maîtrisez les principes éthiques et les cadres de gouvernance de l'IA conformes au règlement européen AI Act. Certification alignée sur les standards HLEG et ISO/IEC 42001.
Compétences clés
- ✓Appliquer les 7 principes éthiques de l'IA trustworthy selon le HLEG
- ✓Auditer la conformité d'un système IA au règlement AI Act européen
- ✓Concevoir un cadre de gouvernance IA selon ISO/IEC 42001
- ✓Identifier et atténuer les biais algorithmiques et risques discriminatoires
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Responsables IA et Chief AI Officers
- →Data Scientists et ML Engineers
- →Compliance Officers et DPO
- →Consultants en transformation digitale et IA
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience tech/data → Commencer par des formations d'introduction à l'IA avant cette certification de niveau EQF 6
- →Experts en gouvernance IA cherchant une certification avancée → S'orienter vers AI Ethics & Governance Master 801 avec soutenance de mémoire
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement par CB ou virement, vérification d'identité lors de l'examen surveillé.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Éthique IA européenne
Maîtrise des 7 principes HLEG et application pratique du AI Act dans les projets IA.
Gouvernance ISO 42001
Conception et mise en œuvre de systèmes de management de l'IA conformes aux standards internationaux.
Gestion des biais
Détection, mesure et mitigation des biais algorithmiques avec méthodes quantitatives et qualitatives.
Conformité réglementaire
Navigation dans le paysage juridique européen (RGPD, AI Act, DSA) appliqué aux systèmes IA.
Format de l'examen
Programme
Fondements de l'éthique IA
Introduction à l'IA responsable et trustworthy AI. Les 7 principes du High-Level Expert Group (HLEG) : agency humaine, robustesse technique, protection de la vie privée, transparence, diversité et équité, bien-être sociétal, accountability. Dilemmes éthiques classiques (trolley problem appliqué à l'IA, surveillance vs sécurité). Approches philosophiques : déontologie kantienne vs utilitarisme. Justice algorithmique et théories de l'équité. Cadres internationaux : OCDE AI Principles, UNESCO Recommendation on AI Ethics, Singapore Model AI Governance Framework.
Cadre réglementaire européen
Structure et périmètre du règlement AI Act (EU 2024/1689). Classification des systèmes IA : pratiques interdites, haut risque, risque limité, risque minimal. Obligations des fournisseurs et déployeurs de systèmes à haut risque : évaluation de conformité, documentation technique, registres, surveillance post-commercialisation. Articulation AI Act et RGPD : bases légales, DPIA, droits des personnes. Digital Services Act et modération de contenu par IA. Réglementations sectorielles (santé MDR, finance DORA, véhicules autonomes). Sanctions et enforcement. Rôle de l'AI Office européen et des autorités nationales.
Gouvernance et management de l'IA
Norme ISO/IEC 42001:2023 : système de management de l'IA, structure documentaire, processus d'amélioration continue. Mise en place de comités d'éthique IA : composition, mandat, processus de décision. Processus de revue éthique des projets IA : grilles d'évaluation, critères de go/no-go. Documentation et traçabilité : model cards, datasheets for datasets, factsheets. Accountability organisationnelle : rôles et responsabilités (Chief AI Officer, AI Ethics Board). Modèles de gouvernance : centralisé, fédéré, hybride. Gestion du cycle de vie de l'IA : de la conception au décommissionnement. Culture éthique et formation des équipes.
Biais, équité et risques
Typologie des biais : biais de données (échantillonnage, labélisation, représentation), biais algorithmiques (proxy discrimination, amplification), biais de déploiement (feedback loops, drift). Métriques d'équité : demographic parity, equalized odds, predictive parity, individual fairness. Techniques de mitigation : pré-traitement (reweighting, resampling), in-processing (adversarial debiasing, fairness constraints), post-traitement (threshold optimization). Outils pratiques : Fairlearn, IBM AI Fairness 360, Google What-If Tool, Aequitas. Évaluation d'impact algorithmique (AIA) : méthodologie, documentation. Gestion des risques IA selon ISO 31000 et AI Act. Transparence et explicabilité : LIME, SHAP, attention mechanisms. Tests adversariaux et robustesse.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 390€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 520€ HT
Questions fréquentes
Cette certification couvre-t-elle le nouveau AI Act européen ?
Oui, intégralement. Le référentiel est aligné sur la version finale du règlement AI Act (EU 2024/1689) avec focus sur la classification des systèmes, les obligations de conformité et les interdictions. Contrairement aux certifications américaines qui ignorent le cadre européen, PROVA intègre nativement la réglementation UE.
Faut-il être data scientist pour passer cette certification ?
Non. La certification s'adresse aux profils techniques (data scientists, ML engineers) comme aux profils juridiques, compliance et management. Les cas pratiques sont conçus pour évaluer la compréhension des enjeux éthiques et réglementaires sans nécessiter de compétences avancées en programmation.
Quelle différence avec les certifications éthique IA américaines ?
Les certifications US (type IEEE ou vendor-specific) ignorent le cadre réglementaire européen contraignant. PROVA AI Ethics & Governance Foundations est construite sur le triptyque HLEG-AI Act-ISO 42001, avec une approche souveraine européenne. Vous êtes opérationnel immédiatement sur les exigences de conformité UE.
La certification aborde-t-elle les outils techniques de détection de biais ?
Oui. Le référentiel couvre les frameworks pratiques (Fairlearn, AI Fairness 360, What-If Tool) et les métriques quantitatives d'équité. Les études de cas incluent l'analyse de rapports d'audit algorithmique et la recommandation de techniques de mitigation adaptées au contexte métier.
Comment se préparer efficacement à l'examen ?
Le parcours LMS PROVA inclut 18h de contenus structurés (vidéos, lectures réglementaires commentées, quiz formatifs), des études de cas corrigées et un examen blanc. Temps de préparation moyen : 3 à 5 semaines à raison de 5h/semaine. La lecture du AI Act et des guidelines HLEG est indispensable.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui traite sérieusement l'AI Act et le cadre européen. Les études de cas sont réalistes et m'ont directement servi pour structurer notre comité d'éthique IA. Le rapport PROVA DNA est un vrai plus pour identifier mes axes de progression. »
« J'avais regardé les certifications américaines mais elles ignorent complètement la réglementation UE. PROVA AI Ethics m'a donné les outils concrets pour auditer nos modèles sur les biais et documenter la conformité. Préparation intensive mais ça vaut le coup. »
« Venant du monde RGPD, cette certification m'a permis d'étendre mon expertise à la gouvernance IA. Le référentiel ISO 42001 est très bien couvert. Les 90 minutes d'examen passent vite mais la préparation via le LMS est excellente. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à l'IBM AI Ethics Certificate et au CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) ethics module, mais avec focus exclusif sur le cadre réglementaire européen (AI Act, HLEG) absent des certifications américaines.
IBM et CertNexus sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.