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Les SIA et le conseil *NOUVEAU*
L'intelligence artificielle est désormais un enjeu stratégique de gouvernance. Cette formation apporte aux administrateurs, dirigeants et secrétaires de conseil les connaissances essentielles pour comprendre les principes de l'IA, ses opportunités, ses limites et les risques associés.
Elle permet d'appréhender les enjeux liés aux données, aux modèles d'IA et à leur gouvernance. À travers des études de cas, les participants renforceront leur capacité à exercer leur mission de supervision dans un environnement où l'IA devient un levier majeur de création de valeur et de transformation des organisations.
Les objectifs pédagogiques
- Clarifier ce qu’est l’intelligence artificielle en distinguant systèmes, modèles génératifs et chatbots.
- Décrire et illustrer les grands principes de l’apprentissage automatique et leurs applications concrètes
- Analyser le rôle central des données dans l’IA et évaluer les risques liés à leur qualité, aux biais et aux contraintes réglementaires
- Comparer les principaux modèles pour en identifier les forces et limites.
- Évaluer les scénarios prospectifs d’usage de l’IA en gouvernance et argumenter sur leurs impacts stratégiques, juridiques et éthiques.
- Construire une grille critique permettant de proposer des usages responsables de l’IA au sein d’un conseil d’administration.
Compétences visées
Le participant sera ainsi capable, à l’issue de la formation de :
- Distinguer les différents types d’IA et en classer les applications selon leur nature (chatbot, génératif, hybride).
- Expliquer les mécanismes de l’apprentissage automatique et appliquer des exemples simples à des cas métiers.
- Identifier et analyser les enjeux liés aux données (qualité, biais, conformité) et en évaluer les conséquences pour la gouvernance.
- Comparer et caractériser différents modèles d’IA pour en tirer des critères de choix adaptés à un contexte stratégique.
- Évaluer des scénarios prospectifs d’intégration de l’IA dans la gouvernance et justifier une position argumentée.
Nathalie Wright est une dirigeante expérimentée, spécialiste de la transformation digitale, de l’innovation technologique et de la durabilité. Forte de plus de 35 ans de carrière, elle a occupé des postes de direction chez Rexel, IBM, AT&T et Microsoft, où elle a piloté des stratégies digitales, IT et data à grande échelle dans des environnements complexes et internationaux.
En tant qu’administratrice indépendante, elle siège aux conseils de Keolis, Quadient et Amundi, avec un rôle actif dans les comités Audit, RSE, innovation, gestion des risques et gouvernance. Engagée dans la gouvernance responsable, elle met son expertise au service de la performance durable.
Elle est aussi membre de l’association Women in Leadership depuis 2014. Diplômée de Paris Sorbonne, et de l’INSEAD, elle est Chevalier de la Légion d’Honneur.
Nathalie Wright allie vision stratégique, mise en œuvre opérationnelle de l’innovation et engagement sociétal au plus haut niveau.
Fabrice Rossi est professeur de science des données à l'université Paris Dauphine PSL. Il enseigne la gestion des données, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et l'inférence causale dans les masters de Dauphine. Il dirige l'executive master « statistique et intelligence artificielle ».
Spécialiste de l'apprentissage automatique, il est l'auteur de plus de 200 articles de recherche portant sur l'analyse exploratoire des données,
la détection d'anomalies, la visualisation d'information, l'apprentissage statistique et les réseaux de neurones artificiels.
Programme
1ère journée
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
- Présenter les grands principes : ne plus spécifier comment faire mais simplement quoi faire
- Mettre en avant l’importance des critères de qualité (et leurs limites)
- Faire le lien avec l’estimation statistique
- Les systèmes d’IA
Comment ça marche ?
- Les modèles dominants : deep learning et arbres (présentation générale)
- Les principes inductifs
- L’opacité des modèles
- Les limites des modèles
- Les enjeux de puissance de calcul et de coûts
Le rôle central des données
- Garbage in, garbage out
- Chaîne de valeur de la donnée
- Les dangers de la collecte
- La reproduction des stéréotypes, les enjeux de la collecte et les limites connues
- Les données artificielles
2ème journée
Les modèles génératifs
- Les transformers et l’architecture générale des grands modèles de langage (LLM)
- Les phases d’apprentissage
- Le RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Les modèles multimodaux
- Les agents IA et systèmes agentiques
L’IA au prisme des comités du conseil
- « Comment le conseil d’administration doit-il exercer sa mission de supervision dans un environnement où l’IA devient un levier majeur de création de valeur, de transformation des activités et de maîtrise des risques ? »
- Autour des principaux comités du conseil, identifier les enjeux spécifiques liés à l’IA, les responsabilités de supervision qui en découlent et les questions clés que les administrateurs doivent intégrer à leurs travaux.
- Paris, les 25 et 26 novembre 2026