IA : comment l’adopter sans prendre de risques ?

L'intelligence artificielle générative s'impose aujourd'hui comme un outil incontournable, capable de transformer les méthodes de travail et d'améliorer la productivité. Elle se généralise désormais dans les TPE, PME et ETI, souvent par les usages individuels des collaborateurs, sans cadre ni validation préalable. Cette adoption rapide fait émerger deux risques majeurs : d'un côté, l'exposition juridique et les enjeux liés au RGPD, de l'autre, l'échec de projets insuffisamment préparés ou mal encadrés.

Pour tirer pleinement parti de ses avantages, il est donc essentiel d'adopter une démarche responsable, fondée sur de bonnes pratiques et une gouvernance adaptée. Comment intégrer l'IA en toute confiance, sans compromettre la sécurité, la conformité et la réussite des projets ?

Au programme :

Ce webinaire vous apportera un cadre de décision concret pour adopter l'IA en toute sécurité. Vous apprendrez à distinguer ce qu'une IA peut traiter sans risque de ce qui peut exposer votre entreprise, et à identifier les premiers usages à forte valeur ajoutée. À travers des cas pratiques, nous aborderons les essentiels du cadre juridique, du RGPD et de l'éthique, ainsi que les bonnes pratiques pour réussir une première mise en œuvre.

1. Pourquoi l’IA devient un sujet stratégique pour les dirigeants ?
2. Un potentiel important de gains de productivité, mais des usages encore peu structurés.
3. Deux enjeux majeurs pour les dirigeants : maîtriser les risques et identifier les premiers cas d’usage à valeur ajoutée.
4. Cadre juridique, RGPD et éthique :
5. La « Shadow AI » : quand les collaborateurs utilisent leurs propres outils sur des données clients, La responsabilité de l’entreprise qui déploie une solution d’IA, même issue d’un outil du marché.
6. Les exigences réglementaires (RGPD, AI Act) et les risques associés.
7. Le devoir de diligence du dirigeant : audit des biais, documentation, contrôle humain final.
8. Organisation de la donnée et implémentation
9. L’IA comme outil et non comme finalité : identifier d’abord les irritants métier et les gains attendus.
10. La donnée comme prérequis : sans données fiables, pas de résultats fiables.
11. La maîtrise des coûts : comprendre l’économie des tokens pour éviter les dépassements de budget.