100% en ligne, accès immédiat, à votre rythme.

Formation Auditeur d'IA

À qui s'adresse cette formation

Auditeurs, contrôleurs de conformité et risk managers qui étendent leur périmètre aux systèmes d’IA.
Responsables qualité, sécurité et données chargés du contrôle interne des modèles en production.
Juristes et responsables gouvernance qui pilotent la mise en conformité à l’EU AI Act.
Chefs de projet IA qui doivent documenter et prouver la conformité de leurs systèmes.

Bonne connaissance des référentiels de conformité et de gestion des risques (démarche qualité, audit interne).
Compréhension du cycle de vie d’un système d’IA, du jeu de données au modèle déployé.
Aucune expertise en programmation requise : l’audit porte sur les preuves, la documentation et les processus.

À l'issue de la formation, vous serez capable de :

Auditer un système d’IA au regard de l’EU AI Act et de l’ISO/IEC 42001.
Évaluer biais, équité et robustesse d’un modèle à partir de métriques et de tests adaptés.
Vérifier la transparence, la documentation technique et l’explicabilité des décisions.
Construire un plan de surveillance post-déploiement et d’audit continu.
Rédiger un rapport d’audit IA traçable avec constats, preuves et plan d’action.

Formation 100% en ligne, à votre rythme.

Module 1 — Cadre réglementaire de l’IA
Cartographier l’EU AI Act : systèmes à risque, obligations des fournisseurs et déployeurs, délais. Relier aux exigences de l’ISO/IEC 42001.
Module 2 — Système de management et preuves
Auditer un SMIA : politiques, registres des systèmes, analyse d’impact (AIA), documentation technique. Collecter les preuves et gérer les non-conformités.
Module 3 — Biais, équité et robustesse
Mesurer les disparités avec des métriques d’équité (parité démographique, égalité des chances, odds). Conduire des tests adversariales et de robustesse.
Module 4 — Transparence et explicabilité
Évaluer la documentation, notices d’usage et mécanismes d’explicabilité (LIME, SHAP). Contrôler l’information due aux utilisateurs et aux personnes concernées.
Module 5 — Surveillance post-déploiement
Définir des indicateurs de dérive (data drift, concept drift) et des seuils d’alerte. Organiser la revue périodique et la gestion des incidents.
Module 6 — Méthodologie et rapport d’audit
Appliquer un processus d’audit IA structuré : périmètre, critères, échantillonnage, tests. Rédiger constats, preuves et recommandations priorisées.

Cette formation manipule les outils suivants : Claude · ChatGPT · n8n · Python · Docker.

Honnêteté radicale

Un diplôme d'ingénieur, ni un titre RNCP : cette formation produit des compétences vérifiées, pas un statut.
Une garantie d'emploi ni un salaire : nous formons, nous n'embauchons pas et ne plaçons pas.
Un mentorat individuel continu : le suivi couvre l'évaluation des acquis à 30 et 90 jours.
Des crédits d'accès aux modèles propriétaires : vous utilisez vos propres clés.
Un raccourci sans pratique : comptez 4 à 6 heures par semaine.

Remboursement intégral sous 14 jours si la formation ne correspond pas à sa description.

Quels sont les prérequis ?

Aucun prérequis technique — la formation débute au niveau débutant.

La formation donne-t-elle lieu à une attestation ?

Oui : une attestation de fin de formation Cabinet MARA, vérifiable en ligne, accompagnée d'un badge numérique.

Quel est le format ?

100% en ligne avec accès illimité, à votre rythme.

Puis-je payer en plusieurs fois ?

Paiement unique par formation (490 €). Pour les packs, contactez-nous.

Accès immédiat après paiement sécurisé Stripe. Prix unique 490 €.