Plan du cours

Introduction à l'IA

  • Définition et concepts clés
  • Évolution et types d'IA
  • L'IA dans les affaires et la TI

Aperçu de l'audit TI

  • Objectifs et portée de l'audit TI
  • Concepts clés en audit TI : gouvernance, risque et conformité
  • Audit TI traditionnel vs. renforcé par l'IA

Technologies de l'IA dans l'audit TI

  • Apprentissage automatique
  • Traitement du langage naturel (TAL)
  • Automatisation des processus robotisés (APR)
  • Analyse de données

Collecte et analyse des données

  • Sources de données dans l'audit TI
  • Utilisation de l'IA pour l'analyse des données
  • Analyse prédictive en audit TI

Évaluation des risques pilotée par l'IA

  • Identifier et évaluer les risques avec l'IA
  • Automatisation des évaluations de risque
  • Outils d'IA pour le suivi continu et l'audit

Mise en œuvre de l'IA dans les processus d'audit TI

  • Planification d'audit pilotée par l'IA
  • Automatisation des procédures d'audit avec l'IA
  • Rapports d'audit en temps réel et tableaux de bord d'IA

Considérations éthiques et défis

  • Biases et impartialité dans l'IA
  • Protection des données et sécurité dans les audits d'IA
  • Implications légales et réglementaires

IA en audit de la cybersécurité

  • Utilisation de l'IA pour détecter et répondre aux incidents de sécurité
  • Audit des systèmes de cybersécurité pilotés par l'IA

Gouvernance de l'IA et audit TI

  • IA dans les cadres de gouvernance TI
  • Rôle des auditeurs TI en matière de gouvernance de l'IA

Tendances futures de l'IA et de l'audit TI

  • Nouvelles technologies d'IA impactant l'audit TI
  • Préparation pour l'avenir de l'IA dans l'audit TI

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts d'audit informatique
  • Compréhension de base de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données

Public cible

  • Auditeurs informatiques
  • Analystes en IA et en données
 14 Heures

Nombre de participants


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