Kit haut risque : IA dans le recrutement, le crédit et l'assurance (AI Act, articles 26 et 27) en ligne

• DRH, recruteurs et cabinets de recrutement qui trient des candidatures avec un outil d'IA
• Courtiers en crédit, IOBSP et établissements qui utilisent un score de solvabilité
• Courtiers et assureurs qui tarifent en assurance vie, prévoyance ou santé avec un outil d'IA

• Savoir expliquer pourquoi le règlement (UE) 2024/1689 demande aux organisations de développer la maîtrise de l'IA de leur personnel, et ce que recouvre cette notion (art. 3, point 56).
• Savoir décomposer la définition légale du système d'IA (art. 3, point 1) et l'appliquer à un outil utilisé dans son service.
• Savoir distinguer un logiciel à règles fixes d'un système d'IA qui procède par inférence.
• Savoir expliquer le rôle des données d'entraînement, de validation et de test et la différence entre un modèle d'IA à usage général et un système d'IA à usage général.
• Savoir décrire le fonctionnement probabiliste d'une IA générative et les techniques d'adaptation courantes (consignes préalables, RAG, fine-tuning).
• Savoir identifier les principales limites d'un système d'IA (hallucinations, biais, effet boîte noire, variabilité des réponses) et en tirer des réflexes de travail.
• Savoir expliquer la nature juridique du règlement (UE) 2024/1689, son objectif et son champ d'application, y compris ses principales exclusions.
• Savoir situer un usage de l'IA dans l'approche par les risques : pratiques interdites, systèmes à haut risque, obligations de transparence, risque minimal, modèles d'IA à usage général.
• Savoir reconnaître chacune des pratiques interdites de l'article 5 et les deux nouvelles interdictions ajoutées par le règlement (UE) 2026/1744.
• Savoir qualifier le rôle de son organisation (fournisseur, déployeur, importateur, distributeur, mandataire) au sens de l'article 3.

1. 1Comprendre les systèmes d'IA : définitions, IA générative, modèles et limites (60 min)+

   • Pourquoi ce parcours et ce que vous allez y apprendre
   • La définition légale du système d'IA, élément par élément
   • Logiciel à règles ou système d'IA : savoir faire la différence
   • Comment une IA apprend : données, modèles et entraînement
   • IA générative, modèles à usage général et grands modèles de langage
   • Les limites à connaître : hallucinations, biais, opacité, variabilité
   • Ce que l'IA fait bien, ce qu'elle fait mal, et la posture à adopter
2. 2L'AI Act : approche par les risques, pratiques interdites et rôles des acteurs (60 min)+

   • Un règlement européen directement applicable
   • Qui est concerné : le champ d'application de l'article 2
   • L'approche par les risques : quatre niveaux et un régime à part
   • Les pratiques interdites de l'article 5
   • Les rôles des acteurs : de qui parle-t-on ?
   • Le calendrier d'application après l'omnibus de 2026
   • Synthèse : les bons réflexes
3. 3Article 4 et obligations du déployeur : maîtrise de l'IA, transparence et haut risque (60 min)+

   • L'article 4 : un texte court, modifié en juillet 2026
   • Qui former, comment et avec quelles preuves : la lecture de la Commission
   • Contrôle et sanctions de l'article 4 : ce qui est certain et ce qui ne l'est pas
   • La transparence de l'article 50 : ce que le déployeur doit dire
   • Les systèmes d'IA à haut risque : les reconnaître
   • Les obligations du déployeur d'un système à haut risque (article 26)
   • Synthèse opérationnelle : relier l'article 4 aux autres obligations
4. 4Utiliser l'IA générative au travail : requêtes, vérification et propriété intellectuelle (60 min)+

   • Choisir le bon usage avant de choisir l'outil
   • Accéder aux outils dans un cadre maîtrisé
   • Rédiger une requête efficace
   • Vérifier systématiquement avant d'utiliser une sortie
   • Tracer et signaler l'usage de l'IA
   • Propriété intellectuelle : ce que l'on peut faire des sorties
   • Les bonnes pratiques en synthèse
5. 5Données personnelles, secret des affaires et confidentialité face à l'IA (60 min)+

   • Deux réglementations qui s'additionnent
   • Reconnaître une donnée personnelle dans une requête
   • Les principes du RGPD appliqués à l'usage de l'IA
   • Qui est responsable ? Fournisseur, hébergeur, sous-traitant
   • Analyse d'impact, décisions automatisées, droits des personnes
   • Secret des affaires et obligations de confidentialité
   • Les réflexes de confidentialité au quotidien
6. 6Risques de l'IA : biais, sécurité, désinformation, hypertrucages et gouvernance interne (60 min)+

   • Cartographier les risques de l'IA dans l'organisation
   • Biais et discriminations : comprendre et contrôler
   • Sécurité : les attaques propres à l'IA générative
   • Désinformation, hypertrucages et usurpation d'identité
   • Gouvernance interne : ce qui est imposé et ce qui est recommandé
   • La charte d'usage de l'IA : un outil central
   • Synthèse : les réflexes face aux risques de l'IA
7. 7Mettre en place un plan de maîtrise de l'IA dans son organisation (cas de synthèse) (60 min)+

   • De l'obligation à la méthode : ce que l'article 4 exige vraiment
   • Étapes 1 et 2 : inventorier les systèmes d'IA et qualifier le rôle de l'organisation
   • Étape 3 : cartographier les publics et leurs besoins
   • Étapes 4 à 6 : choisir les mesures, documenter, faire vivre le plan
   • Articuler le plan avec les autres obligations et les ressources disponibles
   • Plan d'action type sur six mois
   • Cas de synthèse : la société fictive « Norvia Services »
   • Exercice final : rédiger la trame de votre plan

7 heures · accès à la plateforme pendant 365 jours. Renouvellement : bonne pratique (notre avis) : dossier revu à chaque nouveau système et avant le 2 décembre 2027.

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