Certification ISO/IEC 42001 Lead Implementer

La norme ISO/IEC 42001:2023 est la première norme internationale dédiée aux Systèmes de Management de l’Intelligence Artificielle (SMIA). Publiée en décembre 2023, elle fournit un cadre structuré pour développer, déployer et utiliser des systèmes d’IA de manière responsable, éthique et transparente, tout en gérant les risques spécifiques à l’IA.

La certification ISO/IEC 42001 Lead Implementer (PECB) valide votre capacité à concevoir et piloter un Système de Management de l’IA conforme à cette norme dans n’importe quelle organisation développant ou utilisant des technologies d’intelligence artificielle.

WA IT Advisory est parmi les premiers organismes de formation francophones à proposer cette certification, positionnant vos équipes à l’avant-garde de la gouvernance de l’IA.

Pourquoi ISO/IEC 42001 est-elle stratégique dès aujourd’hui ?

L’IA transforme tous les secteurs — banque, santé, industrie, services publics — et soulève des questions critiques de gouvernance, d’éthique, de biais algorithmiques et de conformité réglementaire. Le Règlement européen sur l’IA (AI Act, entré en vigueur en 2024) impose des obligations strictes aux entreprises déployant des systèmes d’IA à haut risque, et ISO/IEC 42001 constitue le référentiel technique de conformité de référence pour y répondre.

En Tunisie, les entreprises qui travaillent avec des partenaires européens, qui exportent des services IT ou qui développent des solutions IA pour le marché international seront de plus en plus exposées à ces exigences.

Cette certification vous permettra de :

• Concevoir et implémenter un SMIA conforme à ISO/IEC 42001
• Identifier et gérer les risques spécifiques aux systèmes d’IA (biais, transparence, sécurité)
• Répondre aux exigences de l’AI Act européen et des régulateurs sectoriels
• Positionner votre organisation comme acteur de l’IA responsable
• Accéder à des missions de conseil en gouvernance IA, un marché en forte croissance

Public cible

• DSI, CTO et directeurs de transformation digitale  souhaitant encadrer le déploiement d’IA
• Data Scientists et ingénieurs ML souhaitant intégrer une dimension gouvernance dans leur pratique
• RSSI et DPO étendant leur périmètre à la gestion des risques IA
• Consultants en transformation digitale et en conformité voulant se différencier
• Responsables conformité et juristes dans les secteurs financier, santé et industrie

Prérequis recommandés : Connaissance de base des systèmes d’information et de la gestion des risques. Une expérience en IA ou en systèmes de management ISO est un atout significatif.

Programme — ISO/IEC 42001 Lead Implementer (4 jours)

Jour 1 — Fondamentaux de l’IA et de la norme ISO/IEC 42001

• Panorama de l’intelligence artificielle : machine learning, deep learning, LLMs, IA générative
• Risques et enjeux éthiques de l’IA : biais, opacité, responsabilité, vie privée
• Présentation de la norme ISO/IEC 42001:2023 : structure, champ d’application
• Articulation avec ISO 27001 (sécurité), ISO 27701 (vie privée) et le RGPD/AI Act
• Vocabulaire et concepts clés (ISO/IEC 22989, 23053, 24028)
• Contexte organisationnel et parties intéressées dans un contexte IA

Jour 2 — Planification du SMIA

• Leadership et engagement de la direction dans la gouvernance IA
• Politique IA : principes éthiques, objectifs et périmètre
• Évaluation des risques IA : identification des biais, des défaillances et des impacts
• Évaluation de l’impact sur les droits fondamentaux (EDHF)
• Contrôles spécifiques à l’IA : Annexe A et Annexe B de la norme
• Intégration du SMIA dans le système de management existant

Jour 3 — Implémentation du SMIA

• Développement responsable des systèmes d’IA : documentation, traçabilité, tests
• Gouvernance des données d’entraînement et de validation
• Transparence algorithmique et explicabilité (XAI)
• Gestion du cycle de vie des modèles : déploiement, surveillance, retrait
• Maîtrise opérationnelle et contrôles organisationnels
• Gestion des fournisseurs et prestataires IA (tiers)

Jour 4 — Évaluation et amélioration du SMIA

• Surveillance et mesure de la performance des systèmes IA
• Audit interne du SMIA : programme, conduite, rapport
• Indicateurs de performance (KPI) pour l’IA responsable
• Gestion des incidents IA : non-conformités, actions correctives
• Revue de direction et amélioration continue
• Conformité à l’AI Act européen et aux régulations sectorielles
•   Mise en situation : implémentation d’un SMIA dans un cas réel (banque, santé ou industrie)