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Édition · 25 mai 2026
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FORMATION IA

Conformité SOC 2 pour les produits IA et Machine Learning

Concevez, documentez et défendez les contrôles SOC 2 appliqués à vos pipelines IA et ML.

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Format
programme
Durée
16-24h
Niveau
practitioner
Taille de groupe
4-16
Prix / participant
€2K-€4K
Prix groupe
€12K-€28K
Public
Responsables de conformité, CTO, équipes GRC et ingénieurs sécurité au sein d'organisations qui construisent ou intègrent des produits IA
Prérequis
Connaissance pratique des principes fondamentaux de SOC 2 et familiarité avec au moins un produit IA ou ML en production ou près de la production

Ce qu'elle couvre

Ce programme de niveau praticien couvre l'application des critères de confiance SOC 2 aux systèmes d'IA et de machine learning, notamment les pipelines d'entraînement, l'infrastructure d'inférence et les intégrations de fournisseurs IA tiers. Les participants apprennent à cartographier les risques spécifiques à l'IA sur les contrôles SOC 2, à constituer des dossiers de preuves prêts pour l'audit, et à dialoguer efficacement avec les auditeurs sur la provenance des données, la dérive des modèles et les décisions automatisées. Les sessions combinent des ateliers de conception de contrôles et des scénarios d'audit réels issus d'environnements de produits IA.

À l'issue, vous saurez

  • Mapper chaque critère SOC 2 Trust Services à des contrôles concrets au sein de vos pipelines IA et ML organisationnels
  • Produire un ensemble de preuves conforme aux exigences d'audit couvrant le cycle de vie des modèles, la gestion des données et les contrôles d'accès
  • Conduire une évaluation structurée des risques liés aux fournisseurs IA tiers alignée sur les exigences SOC 2 de gestion des fournisseurs
  • Concevoir des procédures de monitoring et d'alertes pour la dérive de modèles et les anomalies d'inférence qui satisfont les attentes des auditeurs
  • Identifier et remédier aux cinq principales lacunes de contrôle qui amènent les entreprises IA à échouer ou à recevoir des opinions SOC 2 Type II avec réserves

Sujets abordés

  • Mapping des critères SOC 2 Trust Services (Sécurité, Disponibilité, Confidentialité, Intégrité du traitement, Confidentialité des données) aux contextes IA/ML
  • Design de contrôles pour les pipelines d'entraînement de modèles et les feature stores
  • Évaluation des risques liés aux fournisseurs IA tiers et diligence raisonnable
  • Contrôles de provenance des données, de traçabilité et de rétention pour les données d'entraînement
  • Gestion des changements de modèles, contrôle de version et preuves de rollback
  • Monitoring et alertes pour la dérive de modèles et les comportements d'inférence anormaux
  • Collecte de preuves d'audit : journaux, tableaux de bord et enregistrements d'approbation des workflows ML
  • Réponse aux incidents et obligations de notification de violation dans les produits IA activés

Modalité

Dispensé sous la forme d'un programme de 2 à 3 jours dirigé par un instructeur, disponible en présentiel ou en live virtuel. Chaque session comprend environ 60 % de travaux pratiques : les participants travaillent sur leurs propres matrices de contrôles et modèles de preuves en utilisant des cahiers SOC 2 spécifiques à l'IA fournis. Un questionnaire de pré-travail capture la pile technologique actuelle des participants et leur statut de relation avec l'auditeur afin que les exemples soient adaptés. La livraison à distance utilise Miro pour le mapping collaboratif des contrôles et un espace de documents partagés pour la rédaction d'artefacts de preuves. La livraison physique comprend des cahiers imprimés et une simulation d'audit de table ronde d'une demi-journée le deuxième jour.

Ce qui fait que ça marche

  • Désignez un propriétaire de contrôle nommé pour chaque étape du pipeline IA avant l'ouverture de la fenêtre d'audit
  • Automatisez la collecte de preuves à partir des outils CI/CD et de registre de modèles pour que les journaux soient prêts pour l'audit sans effort manuel
  • Menez un examen interne de la préparation à la marque 60 jours de la période d'observation en utilisant les mêmes critères qu'un auditeur appliquerait
  • Maintenez un inventaire vivant des fournisseurs IA tiers mis à jour à chaque renouvellement de contrat ou changement de version de modèle

Erreurs fréquentes

  • Traiter les fournisseurs IA comme des fournisseurs SaaS génériques et ne pas évaluer l'accès aux données d'entraînement des modèles et la rétention des données de sortie séparément
  • Utiliser des modèles de contrôles SOC 2 génériques qui ne mentionnent jamais les pipelines ML, laissant les auditeurs incapables de tester le comportement réel du système
  • Assigner tous les contrôles liés à l'IA à l'ingénierie sans impliquer la conformité ou le legal, créant des lacunes de propriété qui émergent lors du travail sur le terrain
  • Collecter des captures d'écran ponctuelles comme preuves plutôt que des exports de journaux continus, ce qui ne satisfait pas aux exigences de couverture Type II

Quand NE PAS suivre cette formation

Ce programme n'est pas adapté aux équipes qui n'ont pas encore choisi une infrastructure cloud ou une stack IA, les exercices de conception de contrôles nécessitent un système concret pour le mapping, et les équipes toujours en phase d'idéation en retireront peu de valeur exploitable.

Fournisseurs à considérer

Sources

Cas d'usage que cette formation débloque

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