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Formation - ITIL® (Version 5) AI Governance

Maîtriser la gouvernance de l’intelligence artificielle avec ITIL® pour encadrer les risques, la conformité et les responsabilités

ITIL® (Version 5), AI Governance permet de maîtriser les principes et pratiques essentiels de la gouvernance de l’intelligence artificielle afin de déployer l’IA de manière responsable, sécurisée et créatrice de valeur. Elle couvre la gestion des risques IA, les responsabilités, l’éthique, la conformité réglementaire, la supervision humaine et la mise en place de contrôles adaptés. Les participants apprennent également à évaluer et améliorer la gouvernance de l’IA grâce aux modèles ITIL®, en tenant compte notamment de l’EU AI Act et de l’ISO/IEC 42001.
Cette formation prépare à la certification ITIL AI Governance (Version 5) et inclus le voucher pour passer l'examen.

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Informations pratiques

Référence : MG305

Durée : 2 jours (14 heures)
Présentiel ou classe à distance
Perfectionnement
Certification incluse

Formation - ITIL® (Version 5) AI Governance

A qui s'adresse cette formation ?

Chefs de produit
Responsables de services
Concepteurs de services
Chefs de projet et de programme
Responsables de transformation
Responsables d’implémentation
Responsables des opérations
Professionnels chargés d’introduire, d’intégrer, de déployer à grande échelle ou de gérer l’IA au sein des produits, services et processus organisationnels

Les objectifs de la formation

Définir une répartition claire des responsabilités et de la redevabilité liées à l’IA au sein de l’organisation.
Mettre en oeuvre une adoption sûre et maîtrisée de l’IA favorisant la confiance et l’engagement des parties prenantes.
Prévenir les risques de conformité, réglementaires et éthiques dès la conception des projets d’IA.
Intégrer la supervision, la transparence et la responsabilité dans les pratiques professionnelles pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en assurant la résilience organisationnelle
Se préparer efficacement à la certification ITIL AI Governance (Version 5) afin d’en assurer la réussite

Les points forts de la formation

La certification incluse (voucher d’examen PeopleCert), avec un second passage prévu en cas d’échec
Des séquences d’entraînement clairement identifiées : entraînements QCM, ateliers d’application guidés et examen blanc à livre ouvert
Une pédagogie active, en présentiel comme en classe virtuelle, animée par des formateurs accrédités PeopleCert

ib Cegos, certifié ISO 9001 et Qualiopi, garantit la qualité et la fiabilité de ses formations et certifications. En savoir plus

Prérequis

Être familier avec les enjeux de gouvernance ou d'IA
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Le programme

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1 - Accueil, objectifs, le nouvel ITIL® et présentation de l’étude de cas

Accueil, tour de table : expérience et responsabilités de chacun en lien avec l’IA, attentes et besoins ; prise en main de l’outil d’interaction en direct
Objectifs du cours, déroulé des deux journées (les neuf modules du kit officiel), évaluation de la satisfaction par Atlas
Certification ITIL® AI Governance (Version 5) : examen à livre ouvert (livre officiel et livret de scénario), supports et examen en anglais à la date de l’offre, en français dès le lancement de la version française
Le nouvel ITIL® et son schéma de qualification : des services informatiques aux produits et services numériques ; ITIL® AI Governance sans prérequis
Qu’est-ce qu’ITIL® AI Governance ? ROI mesurable, IA native centrée humain, échelle responsable, équilibre innovation-éthique-conformité, langage commun
Étude de cas ITIL® Location de voitures (ILV), fil rouge des ateliers et de l’examen : six personnages, dont Max le DSI, et sa vision
La gouvernance de l’IA en action chez ILV : contexte, défis (autonomie, réglementations) et réponse stratégique par niveau de risque

2 - Le monde de l’IA et le besoin de gouvernance de l’IA

Pourquoi ITIL® AI Governance ? Organisations : 95 % sans ROI GenAI (MIT, 2025) ; 46 % exposent des données sensibles, 44 % d’usages non autorisés (KPMG, 2025)
Professionnels : 56 % de prime salariale avec des compétences IA (PwC, 2025) ; 50 % des emplois remodelés, 10 à 15 % supprimés (BCG, 2026)
État des lieux de l’IA : intégrée aux domaines à forts enjeux, adoptée plus vite que gouvernée ; qui est responsable ? L’organisation
Considérons ces cas d’usage : organe de direction (bénéfices, risques, coûts), gestionnaires (objectifs), employés et professionnels (usage responsable)
L’IA comme collègue de travail (co-worker) : analyse, rédaction, recommandation, surveillance ; pas une personne, aucune imputabilité
Ce qui change avec l’IA collègue : rôle défini, frontières, supervision, sorties affectant des personnes, escalade ; qui est imputable ?
Quatre rôles perçus de l’IA : outil, assistant, collègue de travail, effectifs augmentés par l’IA (AI-enabled workforce)
L’AIOps (IA appliquée à l’exploitation informatique) en exemple : du tableau de bord (outil) à l’AIOps agentique qui remédie et escalade (collègue)
Le management de projet en exemple : du rapport d’avancement (outil) au rapport d’exception (collègue) ; le rôle imputable décide
Quand l’IA dérape : recrutement biaisé, modèle financier non validé, police prédictive sans étude d’impact ; échecs de gouvernance, pas de technologie
L’écart de gouvernance (governance gap) : une politique n’est pas une gouvernance ; quatre stades, d’« aucune conscience » à « ancrée et assurée »
Pourquoi maintenant ? Trois forces : la réglementation, dont le règlement (UE) 2024/1689 sur l’IA (EU AI Act), le risque à l’échelle, la confiance à prouver
L’opportunité : vitesse et confiance, moins de reprises et de risques ; une adoption de l’IA responsable, extensible et durable
À quoi ressemble une bonne gouvernance ? La comprendre, évaluer sa situation, disposer d’outils et de référentiels (ITIL®, PRINCE2®, DEVOPS INSTITUTE®)

Mise en situation

Distinguer les quatre rôles perçus de l’IA

Distinguer les quatre stades du spectre de maturité de la gouvernance

3 - Qu’est-ce que la gouvernance ?

Gouvernance et gestion (management) : diriger et contrôler l’organisation ; coordonner personnes, information et technologie vers des objectifs
Leadership et gouvernance de l’IA : inspirer et motiver vers une vision ; diriger, contrôler et surveiller l’IA pour une valeur éthique, sûre et conforme
Les quatre activités de gouvernance : évaluer, diriger, surveiller et impliquer les parties prenantes (résultats et imputabilité convenus)
Gouvernance ou gestion : finalité (bien décider sous supervision / planifier, fournir, améliorer), responsabilités, périmètre de décision
Les domaines de gouvernance : d’entreprise, informatique (IT governance), de l’IA ; réglementation et législation, obligations externes
Domaines et réglementation : la réglementation fixe les obligations externes, la gouvernance les traduit en politiques et contrôles
Composants de la gouvernance de l’IA : les six composants du système, d’après ISO/IEC 38500:2024, de la direction à l’aptitude
Composants et domaines : six composants communs aux gouvernances de l’IA, informatique, de projet et des fournisseurs, sans silo
Schémas de gouvernance (governance patterns), approches récurrentes et point de départ de la gouvernance de l’IA : directif, guidé, fédéré, autonome
Caractéristiques des schémas de gouvernance : dix caractéristiques, de l’approche du changement aux aptitudes de gouvernance
Deux axes de lecture des schémas : autorité centralisée ↔ distribuée, assurance structurée ↔ émergente
Ce que la gouvernance garantit : six éléments, dont le contrôle par des frontières de décision (decision boundaries) et l’intendance (stewardship)
Bénéfices de la bonne gouvernance : dix pour les organisations (direction, imputabilité), dix pour les professionnels (rôles, escalade) ; exemple ILV
Risques d’une mauvaise gouvernance : vingt-et-un, de la non-conformité cachée (organisations) au comportement défensif (professionnels) ; exemple ILV

Mise en situation

Distinguer ce qui relève de la gouvernance et ce qui relève de la gestion

Distinguer les six composants du système de gouvernance

Distinguer les quatre schémas de gouvernance

Vérifier ses acquis sur les quatre rôles perçus de l’IA, l’écart de gouvernance qu’elle ouvre et ce qui sépare gouverner de gérer en répondant à des questions au format de l’examen

4 - Qu’est-ce que l’IA et que peut-on gouverner ?

Intelligence artificielle (IA) : capacité des systèmes numériques à effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine
Types d’IA courants : IA étroite (Narrow AI), une tâche définie ; IA générative (GenAI), créer du contenu ; IA agentique, agir pour l’utilisateur
Pourquoi les types d’IA comptent : router un incident (étroite), rédiger un courriel (générative), réserver un rendez-vous (agentique)
Le bon type éclaire le risque, les limites de l’approche et la supervision requise ; plus d’autonomie ou d’impact, plus de supervision
Gouvernance de l’AIOps agentique : sept questions, des actions permises sans approbation à la pause et au retour arrière de l’IA
Caractéristiques clés de l’IA : autonomie (de suggérer à agir), apprentissage/adaptabilité (dérive possible), opacité (« boîte noire »)
Risques de l’IA : biais (sorties inéquitables), protection de la vie privée (données exposées), hallucination (sortie assurée mais fausse)
Autres risques : qualité des données, contrôle d’accès, transparence et explicabilité, autonomie, conformité réglementaire
Bénéfices de l’IA : douze pour les organisations, de la qualité des décisions à l’inclusion, et onze pour les professionnels
Risques de l’IA : douze pour les organisations, des décisions incorrectes aux investissements gaspillés, et onze pour les professionnels
Évaluation de la valeur de l’IA : résultats, coûts et risques, impacts positifs et négatifs ; il y a valeur si le positif l’emporte
Canevas d’évaluation d’un cas d’usage IA : les cas actuels, planifiés, fournis par un tiers et futurs prévisibles, leur valeur, leurs risques et leur gouvernance
Supervision légère, modérée ou forte selon le canevas ; exemple ILV de l’application mobile, valable avec revue humaine, preuves et voies de contestation

Mise en situation

Distinguer les trois risques phares de l’IA

Distinguer l’IA étroite (Narrow AI), l’IA générative (GenAI) et l’IA agentique

5 - Quand la gouvernance de l’IA échoue : aptitudes, risques et contrôles

Modèle d’aptitude IA d’ITIL® (ITIL AI Capability Model, modèle 6C) : six aptitudes, de la Création (générer) à la Coordination (agir)
Comportement, cas d’usage et risque diffèrent par aptitude : Création → hallucination, Cognition et Coordination → autonomie et impact
Les aptitudes façonnent gouvernance et frontières : supervision, autorité de décision, signaux d’expérience, exigences selon le risque
Les six aptitudes et le profilage des risques : préoccupations de gouvernance par aptitude ; un risque émergent des aptitudes combinées
Les dix catégories de risques de l’IA : de l’autonomie dans la prise de décision à la préparation et aux compétences de l’organisation
Les risques sous quatre perspectives : autonomie et décision, IA éthique et responsable, données de l’IA, conformité réglementaire et pratiques opérationnelles
Carte thermique des risques par aptitude : dix risques × six aptitudes ; un contrôle par risque, dont l’humain dans la boucle (human-in-the-loop)
Les huit principes éthiques de l’IA : de l’équité au respect de la vie privée, de la dignité et de la confiance des parties prenantes
Risques, éthique et exigences de gouvernance : contrôles proportionnés à l’autonomie, à l’impact et à l’exposition réglementaire
Des risques aux contre-mesures : divulgation non autorisée, biais, hallucination, dérive du modèle (model drift), autonomie inappropriée
Dix contre-mesures courantes en réponse, de la supervision humaine à la maîtrise de l’IA (AI literacy)
Appliquer le raisonnement risque-contrôle : profiler les aptitudes, cibler le haut risque, contre-mesure proportionnée ; sept déclencheurs
IA, stratégie et alignement : l’IA éclaire, l’humain reste imputable ; l’IA fantôme (Shadow AI), non gouvernée, fausse les décisions

Mise en situation

Distinguer les six aptitudes du modèle d’aptitude IA d’ITIL®

Distinguer les quatre perspectives de la gouvernance de l’IA

Diagnostiquer un échec de gouvernance de l’IA à partir du cas ITIL®

6 - ITIL®, boîte à outils de la gouvernance

Valeur (bénéfices, utilité et importance perçus) et cocréation de valeur par fournisseurs, consommateurs et autres parties prenantes
Organisations dans les relations de service (modèle des relations de service ITIL®) : chaînes et réseaux, chacune à la fois fournisseur et consommateur
Système de valeur ITIL® (SV ITIL, ITIL VS) : composants et activités d’une organisation qui concourent à la valeur par les produits et services numériques
Gouvernance, l’un des cinq composants du SV ITIL avec principes directeurs, chaîne de valeur, pratiques et amélioration continue ; direction et imputabilité
Modèle du cycle de vie des produits et des services ITIL® : recueillir besoins et retours, puis concevoir, construire, fournir et soutenir
L’IA dans le cycle de vie des produits et des services : de l’analyse de la demande au déploiement et à la détection des anomalies
Activités de gestion du cycle de vie : huit « étapes intermédiaires » sans ordre fixe, de « découvrir » à « soutenir », formant la chaîne de valeur
Flux de valeur : suite d’étapes pour créer et fournir produits et services à un consommateur ; travail réel, propre au contexte
IA et automatisation dans la chaîne de valeur : automatiser le répétable, augmenter les personnes ; supervision et imputabilité à chaque étape
Gouvernance de l’IA au fil du cycle de vie : les quatre perspectives à chaque activité, du filtrage du risque au contrôle humain
Vue d’ensemble des principes directeurs ITIL® : sept recommandations valables en toutes circonstances pour guider les décisions
Les sept principes, de « privilégier la valeur » à « optimiser et automatiser », à prendre ensemble : des recommandations, non des règles
Approche holistique : quatre dimensions ITIL®, organisations et personnes, information et technologie, partenaires et fournisseurs, flux de valeur et processus
Amélioration continue et transformation : modèle d’amélioration continue ITIL® (MAC ITIL), approche structurée pour planifier et implémenter des améliorations
Modèle de transformation ITIL® pour les initiatives qui changent le système de valeur lui-même ; confondre les deux mène à la résistance et à l’échec
Préparation à la transformation et gouvernance adaptative : l’IA éclaire l’évaluation, la gouvernance s’ajuste au fil des preuves
L’IA dans la stratégie numérique : création, exécution, ajustement continu ; l’IA apporte des preuves, l’humain décide
Modèle de maturité ITIL® : deux dimensions d’évaluation — aptitude de chaque pratique (niveaux 1 à 5) et maturité du système de valeur
Modèle de maturité en pratique : quatre usages, du diagnostic à la certification ; trois modes — complet, maturité de haut niveau, pratiques sélectionnées
Maturité de la gouvernance de l’IA (AI Governance Maturity Assessment) : six questions, de « où l’IA est-elle utilisée ? » à l’adaptation de la gouvernance
Cinq niveaux de maturité, d’initial à optimisé (Initial, Managed, Defined, Quantitative, Optimizing), et six perspectives, dont quatre propres à l’IA
Preuves à chercher par perspective : dossiers business, modèles d’autorité, audits de biais, détection de dérive, rapports d’audit
Comment améliorer : rendre les écarts visibles, améliorer en proportion du risque, s’adapter au changement, un langage commun
Durabilité et valeur de l’IA : responsabilité environnementale, progrès social, croissance économique ; impact caché (énergie, eau)
Cas d’usage de l’IA à travers ITIL® : gestion des produits et des services, expérience, stratégie et transformation, du triage à l’aide à la décision
Comment ITIL® soutient la gouvernance de l’IA : neuf concepts et modèles, de la cocréation de valeur à la durabilité

Mise en situation

Reconnaître les questions de gouvernance de l’IA que les sept principes directeurs ITIL®

Distinguer les quatre dimensions ITIL®

Distinguer ce qui relève du modèle d’amélioration continue ITIL® et ce qui relève du modèle de transformation ITIL®

Vérifier ses acquis sur les types d’IA et leurs risques

7 - Modèle d’amélioration de la gouvernance de l’IA d’ITIL® : évaluer et tester la résistance, définir et concevoir

Pourquoi la gouvernance de l’IA maintenant : la gouvernance informatique suppose des systèmes déterministes, quand l’IA en appelle une inséparable de l’éthique numérique
Cycle de vie de la gouvernance de l’IA, continu : évaluer et tester la résistance (stress-test), définir et concevoir, implémenter, maintenir
IA fantôme (Shadow AI) et bonne gouvernance : six caractéristiques, d’adaptée au besoin à durable, et proportionnée au risque
Les quatre perspectives : qualité et sécurité des données, IA éthique et responsable, autonomie et décision, conformité et pratiques opérationnelles
Quatre schémas de gouvernance (governance patterns), par allocation de l’autorité : directif, guidé, fédéré, autonome
IA agentique gouvernée par le schéma existant : du soutien à l’exécution, autorité déléguée, frontières de décision et supervision, surveillance accrue
Modèle d’amélioration de la gouvernance de l’IA d’ITIL® (ITIL AI Governance Improvement Model) : quatre étapes ; gouverner l’IA à travers les six aptitudes
Ce que chaque étape produit : base de référence, exigences et contrôles, rôles et flux de travail, signaux et améliorations
Principes clés de l’évaluation : voix diverses d’emblée, connaissances à égalité, impacts humains et sociaux, intendance (stewardship)
Étape 1 – Évaluer et tester la résistance de la gouvernance actuelle : schéma, maturité, aptitudes IA, risques ; base de référence
Évaluation maturité vs performance : ce qui existe (maturité), ce qui fonctionne (performance), ce qui est livré (améliorations)
Analyse des schémas de gouvernance : repérer le schéma actuel, juger son effet sur l’adoption de l’IA, choisir le plus adapté par cas d’usage
Test de résistance : scénarios IA extrêmes mais plausibles ; points de rupture sous vitesse, échelle, complexité, autonomie ou incertitude
Sept livrables de l’évaluation, entrées de la conception : du schéma de gouvernance actuel aux priorités de conception
Étape 2 – Définir les exigences et concevoir les ajustements : exigences proportionnées au cas d’usage ; autorité, contrôles, supervision humaine
Définir les exigences, cinq considérations : IA fantôme, catégorisation, durabilité, surveillance, types de contrôles
Six facteurs de risque contextuels (Contextual Risk Factors, CRF) : de la sensibilité des données à la diversité des parties prenantes
Modèle d’aptitude IA d’ITIL® pour l’évaluation des risques, exemple en quatre étapes : classification fonctionnelle, CRF, risques, contrôles optimaux
Niveau de priorité du risque (risk priority rating) = probabilité × impact ; réponse graduée, de la surveillance légère aux trois types de contrôles
Trois types de contrôles de gouvernance : préventifs (accès, approbations), de détection (detective), correctifs (retour arrière ou rollback)
Frontières de décision (decision boundaries) : où l’IA soutient, recommande ou décide, où l’humain intervient ; supervision humaine graduée
Concevoir avec l’éthique : huit principes qui disent pourquoi les risques de l’IA comptent, de l’équité au respect de la vie privée
Concevoir les contrôles de l’IA fantôme (prévenir – détecter – habiliter – corriger) : de la politique d’utilisation acceptable à l’escalade
Ajustements par schéma de gouvernance : directif (contrôle central), guidé (principes), fédéré (coordination), autonome (entre pairs)
Exigences de durabilité des cas d’usage IA, huit domaines et leur question de gouvernance : de l’impact environnemental au financier
Dix livrables de conception prêts à implémenter, des exigences de gouvernance aux exigences de durabilité, repris un à un au Module 7

Mise en situation

Distinguer les trois types de contrôles de gouvernance

Définir les exigences de gouvernance et concevoir les ajustements pour les communications clients personnalisées générées par IA

8 - Modèle d’amélioration de la gouvernance de l’IA d’ITIL® : Implémenter et maintenir

Étape 3 – Implémenter les améliorations : sept voies d’implémentation (implementation pathways), des politiques et normes à la formation
Mécanismes transitoires (bridging mechanisms) : comité de revue IA, humain dans la boucle, déploiement par étapes, surveillance automatisée, double reporting
Modèle opérationnel de gouvernance : sept éléments, des rôles à l’amélioration, et la question d’implémentation que chacun pose
Opérationnaliser les frontières de décision (decision boundaries) : six mécanismes, dont l’interrupteur d’arrêt (kill switch) et la dérogation
Contrôles de l’IA fantôme (Shadow AI) et alternatives sûres et visibles ; liste de contrôle de préparation : onze vérifications
Étape 4 – Maintenir le système de gouvernance de l’IA : cycles de revue, visibilité de tout usage, moins de mécanismes transitoires
Observabilité et surveillance : métriques, journaux, traces, signaux d’expérience ; dérive du modèle, anomalies ; signaux moteurs de l’amélioration continue
Contrôle vs intendance (stewardship), équilibre selon contexte, risque et valeur ; orientation de la gouvernance : trop de contrôle, trop peu, équilibrée
Amélioration continue et boucles de retours des parties prenantes : les sept étapes du modèle d’amélioration continue ITIL®
Dossier de preuves d’assurance (assurance evidence pack) : dix types, des décisions de gouvernance aux preuves d’amélioration
Conformité et réglementation, entrée de la gouvernance : six sources externes d’exigences, des réglementations IA à la durabilité
Paysage réglementaire en juin 2026 : règlement (UE) 2024/1689 sur l’IA (EU AI Act), États-Unis, Royaume-Uni/Australie, Chine, orientations internationales
ISO/IEC 42001, système de management de l’IA (AIMS), entrée externe et validation ; IEEE 7014-2024, empathie émulée : quatre exigences
Traduire les exigences externes dans la boucle de gouvernance, en continu ; tiers et bout en bout : obligations partagées, des fournisseurs à l’IA embarquée

Mise en situation

Distinguer les trois orientations de la gouvernance

Implémenter et maintenir la gouvernance du retour de véhicule assisté par IA

Vérifier ses acquis sur les sept voies d’implémentation, les mécanismes transitoires et le maintien du système de gouvernance de l’IA

9 - L’IA dans votre monde : libérer le potentiel de l’IA dans votre rôle, votre secteur et votre fonction

L’IA, cocréation de valeur et résultats business : juger l’IA à ses résultats, non à sa technique ; valeur réalisée par l’usage
Cas d’usage de l’IA par secteur : même aptitude, de la distribution à la défense ; erreur, biais, délai et supervision n’ont pas les mêmes conséquences
L’IA dans les fonctions organisationnelles : sept usages, de résumer à automatiser ; valeur liée au flux de travail et aux données réels
Juger la valeur de l’IA : résultats et stratégie, bénéfices et risques, préparation à la transformation et gouvernance adaptative, durabilité
Bénéfices de l’adoption de l’IA : sept bénéfices, de la création de valeur à l’innovation ; la gouvernance garde l’investissement justifié
Risques de l’adoption de l’IA : sept risques, de l’activité sans valeur aux impacts de durabilité, dont l’IA fantôme (Shadow AI)
Canevas de cas d’usage IA : facteurs de valeur (résultats, coûts, risques), caractéristiques du service, réglementation, gouvernance

Mise en situation

Évaluer le contexte du cas d’usage de maintenance prédictive

10 - Relier la gouvernance de l’IA aux référentiels, aux réglementations et aux normes

Pourquoi les référentiels doivent travailler ensemble : un même écosystème en trois contextes — produits et services, changement, livraison et exploitation
Approches complémentaires : ITIL® (valeur des services), PRINCE2® (changement justifié et contrôlé), DevOps (contrôles en pipeline)
Le management de projet dans ITIL® : essentiel au changement dans le système de valeur ITIL® ; des livrables aux services gérés
Intégrer ITIL® et PRINCE2® : PRINCE2® gouverne le changement, ITIL® les services en exploitation ; valeur de l’IA et livraison contrôlée
Le modèle d’amélioration de la gouvernance de l’IA d’ITIL® dans PRINCE2® : PRINCE2® structure la livraison, ITIL® le cycle de vie ; quatre étapes en projet
Gouvernance de l’IA en management de projet PRINCE2®, points de décision : démarrer/initialiser, planifier, contrôler la livraison, limite de séquence, clore
Intégrer ITIL® avec DevOps : ITIL® structure les produits et services, DevOps livre vite et en continu ; ensemble, vitesse et stabilité
Le modèle d’amélioration dans DevOps : évaluer (profil de risque), définir (backlog), implémenter (pipelines), maintenir (observabilité)
Gouvernance dans les pipelines DevOps : cinq étapes — backlog, code/prompt/modèle, construire et tester, déployer, exploiter — et leurs contrôles
Principes partagés entre les référentiels : ITIL®, PRINCE2® et DEVOPS INSTITUTE® complémentaires ; changement à différentes échelles et vitesses
Référentiels, normes et réglementation : six sources aux rôles différents, du modèle pratique ITIL® AI Governance aux obligations externes
Modèles clés – vue d’ensemble : sept points, de la gouvernance de l’IA (organe de direction, gestion, employés) à la conformité ; principes directeurs ITIL®

Mise en situation

Distinguer les rôles respectifs d’ITIL® AI Governance

11 - Révision, revue des cours et modalités de l’examen

Révision et revue des cours : termes et concepts clés, module par module, des fondamentaux de l’IA aux référentiels complémentaires ; questions en suspens
Modalités de l’examen, à livre ouvert : 40 QCM en 90 minutes (113 dans une langue ni maternelle ni de travail), seuil de réussite 28 sur 40 (70 %)
Livre ouvert : seuls supports, le livre officiel ITIL® AI Governance (Version 5), annotable, et le livret de scénario ITIL® Location de voitures (ILV)
Conseils pour l’examen à livre ouvert : annoter le livre officiel pendant la formation, répondre d’abord de mémoire, n’ouvrir le livre que pour vérifier
Examen en ligne surveillé par PeopleCert, en anglais à la date de l’offre, en français dès le lancement de la version française ; voucher inclus, passage après la formation
Et ensuite ? Échantillons et examens blancs officiels, option Take2, badge numérique et points de développement professionnel continu PeopleCert Plus
Planification du passage en séance : date réservée sur son compte PeopleCert avec le formateur ; voucher valable 12 mois, passage recommandé sous 30 jours
Bilan de la formation : questionnaire d’évaluation des acquis proposé en aval, et information sur les questionnaires de satisfaction à chaud et à froid adressés par Atlas

Horaires

Nos formations débutent à 9h et se terminent entre 17h et 18h. Pour vous accueillir, nos centres sont ouverts dès 8h30. Un petit déjeuner d'accueil vous est proposé avant la formation.

Évaluation

Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.

Formation - ITIL® (Version 5) AI Governance

Informations pratiques

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Les points forts de la formation

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