Code
MGYF STR 5944
Niveau
M2
Discipline
Stratégie
Langue
Français/French
Crédits ECTS
2
Heures programmées
28
Charge totale étudiant
40
Coordonnateur(s)
Département
- Management, Marketing et Stratégie
Equipe pédagogique
Introduction au module
Ce cours constitue une réponse stratégique aux transformations majeures induites par le développement de systèmes d’IA et leur diffusion massive au sein des entreprises et du système économique, ainsi que l’introduction des nouveaux cadres règlementaires tel que le Règlement Européen sur l'IA (Règlement UE 2024/1689). Dans un paysage technologique où l'on passe d'une gestion logicielle séquentielle à la supervision de systèmes autonomes, ce programme prépare les futurs managers à comprendre les enjeux posés par ces développements et à garantir la confiance et la conformité. Selon l'article 3 du Règlement, un système d'IA est un système fondé sur des machines, conçu pour fonctionner avec différents niveaux d'autonomie et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, infère à partir des entrées reçues comment générer des sorties (prédictions, contenus, recommandations ou décisions) pouvant influencer des environnements physiques ou virtuels. La maîtrise de cette capacité d'inférence est un facteur déterminant de la nouvelle gouvernance numérique. La compréhension des cadres réglementaires (EU AI Act, DMA/DSA) transforme une contrainte légale en un levier de différenciation compétitive. La conformité devient ainsi un argument de vente majeur ("Trust by Design"). Autres leviers importants pour la gouvernance comprennent aussi la compréhension des cadres règlementaires en matière d’infrastructure pour les systemes d’IA (y compris en termes de contrôle sur les données sensibles et souveraineté numerique), ainsi que sur la compréhension des nouveaux cadres de régulation environnementale, concernant par exemple les questions de sobriété numérique.
Bloc de compétences
- 8. Développer une culture agile d’intelligence collective, inclusive et favorisant un leadership responsable
Compétences du bloc
- 7.1 - Déployer une stratégie visant à l'excellence opérationnelle par la mise en place de règles, normes et contrôles, pour inscrire l'organisation dans une démarche qualité et d'innovation.
Objectifs d'apprentissage du cours
1) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable d'expliquer la transition d’un modèle de régulation réactive vers une orchestration systémique des écosystèmes, en identifiant les piliers du « Digital Omnibus » européen.
2) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable de diagnostiquer l’évolution des missions du Délégué à la Protection des Données (DPO), pour passer d’une gestion de conformité RGPD stricte à une stratégie de pilotage global de la donnée, de l'IA et de la résilience des infrastructures.
3) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable de différencier les impacts du Digital Markets Act (DMA) sur les différents segments de la chaîne de valeur de l’IA, en isolant les points de dépendance critiques vis-à-vis des infrastructures cloud et du matériel contrôlés par les gatekeepers.
4) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable d'identifier et de catégoriser les restrictions d’usage des données sensibles (mineurs, profilage) et les obligations de modération des contenus synthétiques imposées par le Digital Services Act (DSA).
5) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable d'implémenter les procédures de conformité du Règlement européen sur l'IA (RIA) pour un système à haut risque, incluant la rédaction de la documentation technique et la vérification du marquage CE.
6) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable de concevoir un cadre de gouvernance interne de l'IA (comité de pilotage, charte d'utilisation) intégrant le principe de « compliance by design » pour limiter l'exposition aux risques de sanctions financières majeures.
7) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable d'estimer l’empreinte environnementale d'un système d'IA (énergie, eau, ressources critiques) afin d’argumenter le choix de solutions fondées sur la frugalité numérique lors de la phase de conception.
8) À l'issue de la séance, l'étudiant sera capable de proposer une stratégie de gouvernance adaptative (« future-proof ») en synthétisant les recommandations des instances internationales (OCDE, UNESCO, ONU) et en intégrant les impératifs de souveraineté numérique des infrastructures.
Contenu : structure du module et agenda
Séance 1 : De l'économie du web à la plateformisation : les nouveaux défis de la gouvernance numérique
Séance 2 : Protection des données et vie privée : RGPD, Data Act et le rôle stratégique du DPO
Séance 3 : Régulation économique et lutte anti-monopole : Le Digital Markets Act (DMA)
Séance 4 : Responsabilisation sur les contenus et transparence algorithmique : Le Digital Services Act (DSA)
Séance 5 : L'Artificial Intelligence Act (1/2) : Une régulation asymétrique fondée sur le risque
Séance 6 : L'Artificial Intelligence Act (2/2) : IA générative, GPAI et conformité en entreprise
Séance 7 : Confiance, Auditabilité, Éthique et Sobriété Numérique
Séance 8 : Souveraineté numérique et la gouvernance mondiale de l'IA
Contribution à l'atteinte des ODD (Objets du Développement Durable)
9. Industrie, Innovation et Infrastructure. Les cours considère la regulation de l'IA comme technologie fondamentale pour le developpement économique. Ainsi, nous traiterons de la regulation de l'infrastructure sousjacente à l'AI, comme les Data Centers, qui aura un impact majeur sur l'environnement.
Nombre d'ODD abordés parmi les 17
1
Méthode pédagogique
Cours frontal, Etude de Cas
Système de notation et modalités de rattrapage
CC + Controle final
Note 20% CC + 80 % CF
Note de rattrappage remplace la note finale
Règlement du module
Les étudiants devront participer aux cours dans le respect des collegues et de l'enseignant
Enregistrement des presences par Edusign
Contact: antonio.russo@imt-bs.eu
Références obligatoires et lectures suggérées
● European Commission. (2024). Code of Practice for General-Purpose AI (GPAI) Models.
● FnTC. (2024). Pour une IA de confiance : enjeux juridiques, éthiques et opérationnels . Fédération des Tiers de Confiance du Numérique.
● OCDE. (2024). Principes de l’OCDE sur l’intelligence artificielle : Recommandations intergouvernementales.
● Union Européenne. (2024). Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle (AI Act) . Journal Officiel de l’UE.
● White House. (2025). Executive Order 14179 on Removing Barriers to AI Leadership.
Mots-clés
IA de confiance (Trustworthy AI); Capacité d'inférence (Inference capability); Risque systémique (Systemic risk); Explicabilité (Explainability); Souveraineté numérique (Digital Sovereignty); Redevabilité (Accountability); Data Centers
Prérequis
Aucun