Lead AI Risk Manager
La formation Lead AI Risk Manager vous permet de structurer et piloter un programme de gestion des risques liés à l’intelligence artificielle, de l’identification des risques (biais, sécurité, éthique, robustesse) jusqu’au suivi, au reporting et à l’amélioration continue. Elle s’appuie sur des cadres reconnus comme le NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) et les exigences du règlement européen sur l’IA (AI Act) afin d’aligner vos pratiques sur des référentiels concrets de gouvernance et de conformité.
1. Pourquoi devriez-vous y participer ?
L’IA introduit des risques spécifiques (dérives de modèle, biais, manque de transparence, vulnérabilités, non-conformité, impacts sur les droits fondamentaux). Dans le même temps, l’AI Act se déploie progressivement, avec une mise en œuvre par étapes et des obligations qui montent en puissance.
La formation vous aide à :
- mettre en place une gouvernance des risques IA (rôles, responsabilités, politiques, contrôles)
- structurer l’analyse des risques selon une logique claire (cartographie, mesure, traitement, suivi) inspirée du NIST AI RMF
- réduire les risques de biais, d’opacité et de dérive, tout en cadrant les exigences de documentation et de traçabilité
- outiller la conformité (AI Act : catégorisation, obligations, preuves, supervision, monitoring)
- renforcer la crédibilité de votre expertise grâce à une certification PECB
2. À qui s'adresse cette formation ?
Cette formation est destinée aux :
- Managers responsables des projets IA
- Juristes et conseillers en réglementation IA
- Consultants en conformité et éthique de l’IA
- Ingénieurs, data scientists et développeurs d’IA
- Professionnels en charge de la gestion des risques IA
3. Objectifs d’apprentissage
À l’issue de la formation, vous serez capable de :
- Identifier, analyser et évaluer des risques IA (biais, sécurité, éthique)
- Élaborer des stratégies d’atténuation et de réponse aux incidents IA
- Mettre en place des processus de suivi et de reporting des risques IA
- Comprendre les notions fondamentales de gestion des risques liés à l’IA
- Appliquer des cadres comme le NIST AI RMF et l’AI Act pour structurer la gouvernance IA
4. Approche pédagogique
Le parcours combine :
● Apports théoriques structurés
● Études de cas réels issus du MIT AI Risk Repository
● Exercices interactifs et mises en pratique
● Échanges entre participants et application des principes sur des scénarios concrets
5. Faut-il des prérequis ?
Une compréhension de base des concepts IA est recommandée (données, modèles, cycle de vie, déploiement). Une familiarité avec la gestion des risques / conformité est un plus.
6. Programme de la formation
La formation se déroule sur 4 jours :
1° Premier jour
Introduction à la gestion des risques IA et aux cadres théoriques
2° Deuxième jour
Gouvernance IA, identification des risques et contexte organisationnel
3° Troisième jour
Analyse, évaluation et traitement des risques IA
4° Quatrième jour
Suivi, sensibilisation, formation et amélioration continue des risques IA
7. Examen de certification PECB
L’examen dure 3 heures et couvre les domaines suivants :
- Principes et concepts de gestion des risques IA
- Gouvernance, cadres et conformité IA
- Identification, évaluation et mesure des risques IA
- Traitement des risques, réponse aux incidents IA
- Surveillance, reporting et amélioration continue des risques IA
8. Formations complémentaires
Pour renforcer votre expertise :
9. FAQ - Questions fréquentes
1) Cette formation couvre-t-elle le NIST AI RMF ?
Oui, la formation s’appuie sur le NIST AI RMF et sa logique en 4 fonctions (Govern/Map/Measure/Manage) pour structurer un programme de gestion des risques IA.
2) Est-ce utile pour préparer la conformité à l’AI Act ?
Oui : la formation aide à organiser gouvernance, preuves, suivi et reporting en cohérence avec les obligations qui se déploient progressivement dans le temps
3) Quelles formations PECB suivre pour construire un parcours “AI Manager” ?
Un parcours cohérent (selon ton niveau et ton rôle) peut être :
● ISO/IEC 42001 Lead Implementer : pour mettre en place et piloter un système de management de l’IA (SMIA)
● ISO/IEC 42001 Lead Auditor : pour auditer la gouvernance IA et vérifier la conformité du système
● Lead AI Risk Manager : pour structurer l’identification, l’évaluation, le traitement et le suivi des risques IA, en lien avec les exigences réglementaires (ex. AI Act) et les cadres de référence (ex. NIST AI RMF)
4) Quels débouchés après une certification Lead AI Risk Manager ? (métiers & opportunités)
Cette certification peut soutenir une évolution vers des rôles comme : AI Risk Manager, AI Governance Manager, Responsible AI / AI Compliance Manager, Risk & Compliance (IA), ou GRC avec périmètre IA. Côté tendance marché, le World Economic Forum indique que 86% des employeurs s’attendent à ce que les technologies d’IA et de traitement de l’information transforment leur activité d’ici 2030, ce qui renforce mécaniquement la demande de profils capables d’encadrer risques, gouvernance et conformité.
5) Cette formation est-elle adaptée si je dois piloter des projets IA avec plusieurs parties prenantes (IT, métier, juridique, conformité) ?
Oui. Elle insiste sur la gouvernance et la coordination : rôles et responsabilités, comités, règles de validation, documentation, reporting et arbitrages, afin d’aligner équipes techniques, métier et conformité.
10. Conclusion
La formation Lead AI Risk Manager vous donne une méthode claire pour anticiper, cadrer et piloter les risques liés à l’IA, en alignant gouvernance, contrôle et conformité. C’est une étape clé pour déployer une IA responsable, robuste et traçable, avec une reconnaissance via la certification PECB.
Session du 2 au 4 mars 2026
mars 2 - mars 4
