L'IA dans le secteur public
L'IA dans le secteur public : délivrance de services et automatisation, fraude et éligibilité, et les exigences de redevabilité, de biais et de transparence.
L'IA dans le secteur public et le monde associatif s'exerce sous des contraintes très différentes de celles du privé : budgets serrés, règles de marchés publics, systèmes IT hérités, responsabilité politique, et un mandat de servir tous les citoyens de façon équitable plutôt que d'optimiser un profit. Ce bloc construit une maîtrise sectorielle : comment les concepts d'IA se traduisent dans les administrations, les organisations multilatérales et les ONG. Vous examinerez où l'IA améliore réellement la délivrance de services, la détection de fraude, l'allocation des ressources et l'évaluation de programmes, comment apprécier de façon réaliste les promesses des fournisseurs et les résultats de pilotes, et quelles structures de gouvernance, quels risques et quels contrôles ne sont pas négociables lorsqu'on déploie une IA qui touche des populations vulnérables, la confiance du public et des usagers qui ne peuvent pas simplement renoncer au service.
Ce que vous allez maîtriser
- Expliquer les concepts fondamentaux de l'IA à partir d'exemples pertinents pour les administrations et les organisations à but non lucratif
- Identifier les cas d'usage IA à forte valeur le long d'une chaîne de valeur publique ou associative et distinguer le ROI réel du discours commercial
- Appliquer un framework d'évaluation aux solutions et aux pilotes d'IA compte tenu des budgets contraints et des cycles d'achat longs
- Concevoir les contrôles de gouvernance et les mesures d'atténuation des risques avant de déployer des systèmes d'IA affectant des citoyens ou des bénéficiaires
Termes clés
Modules
Applique les concepts clés de l'IA à la délivrance de services publics, à la détection de fraude, à l'audit des biais et à la redevabilité de l'État.
Couvre l'identification des cas d'usage de l'IA, les décisions de sourcing, l'évaluation des fournisseurs, le ROI et la planification de pilotes pour les organisations publiques.
Couvre les cadres réglementaires, les risques liés aux modèles, les tests avant déploiement et une gouvernance de l'IA durable pour les dirigeants du secteur public.
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