Course Description
Artificial intelligence is no longer a future technology reserved for digital giants. It is already embedded in recruitment processes, credit scoring tools, fraud detection systems, customer service platforms and supply chains — across organisations of all sizes, in every sector. And yet the majority of AI projects fail. Not for lack of powerful algorithms, but for lack of governance, data culture and a clear understanding of real-world risks.
This course was designed for executives, managers, lawyers, project leads and compliance professionals who need to understand AI and data as they apply concretely to business decisions — without being data scientists. You will learn to distinguish high-potential use cases from high-risk projects, understand the obligations imposed by the EU AI Act and GDPR, and build responsible AI governance aligned with your organisation's strategy.
Across 6 progressive modules, you will move from AI fundamentals to strategic execution, from data governance to algorithmic risk management, from regulatory compliance to organisational leadership. By the end of this course, you will be able to drive AI projects with discernment, challenge your technical teams and make informed decisions in a rapidly evolving environment.
Why Compliance Training Matters
85% of AI projects never reach production — and regulation is raising the stakes further.
The EU AI Act entered into force in 2024. It imposes compliance, transparency and oversight obligations on any organisation that deploys or uses high-risk AI systems. Sanctions can reach €30 million or 6% of global turnover. Organisations that fail to train their leadership teams face immediate strategic, legal and reputational risks.
Where This Course Takes You
Understand AI without being an engineer
You will be able to distinguish predictive from generative AI, explain how machine learning models work, and identify relevant use cases for your sector — without needing to write a single line of code.
Drive AI projects with method
You will understand why AI projects fail, how to qualify a use case, structure the move from pilot to production, and build the organisational conditions for success.
Navigate the AI regulatory framework in France
AI Act, GDPR, CNIL — you will understand what each regulation concretely requires of French organisations and how to build compliance into your AI projects from the start.
Become a credible AI transformation leader
You will be able to design an AI operating model, structure governance roles, align AI objectives with business strategy and lead the cultural change that AI transformation requires.
Certification
Course Curriculum
6 sections3.5 Hours total length
Module 1 : Fondamentaux de l’IA et des données
- Qu’est-ce que l’IA et comment fonctionne-t-elle ?
- Ce que signifie « data-driven » pour l’entreprise
- IA et systèmes logiciels traditionnels : quelles différences ?
- La place de la France dans la stratégie mondiale en matière d’IA
Module 2 : Cas d’usage de l’IA et création de valeur
- Applications concrètes de l’IA en France
- Passer du pilote au déploiement en production
- IA prédictive et IA générative en entreprise : comparer et choisir
- Pourquoi les projets d’IA réussissent… ou échouent
Module 3 : Gouvernance des données et infrastructures
- Qu’est-ce qui rend des données exploitables pour l’IA ?
- Propriété des données et responsabilités juridiques
- Infrastructures IA et conception des systèmes
- Construire une entreprise pilotée par les données
Module 4 : Cadre légal et réglementaire de l’IA en France
- Comprendre l’AI Act de l’Union européenne
- Appliquer le RGPD aux systèmes d’IA
- Rôle de la CNIL et des autorités nationales de régulation
- Intégrer la conformité dès la conception des projets d’IA
Module 5 : Risques, éthique et échecs de l’IA
- Principaux échecs de l’IA et causes profondes
- Comment les biais et la dérive des modèles dégradent les systèmes
- Piloter les risques liés à l’IA et superviser les modèles
- Mettre en œuvre une IA digne de confiance, en pratique
Module 6 : Mise en œuvre, leadership et stratégie
- Concevoir des modèles opérationnels pour l’IA
- Définir les rôles de gouvernance et l’organisation du pilotage
- Aligner l’IA avec le droit, la culture d’entreprise et la stratégie
- Talents IA, formation et conduite du changement