Alors que l’intelligence artificielle s’impose dans tous les secteurs, un nouveau défi s’impose aux organisations : instaurer une confiance durable dans les modèles qu’elles conçoivent, déploient et exploitent. Ces 3 conférences vous proposent une plongée concrète dans trois axes essentiels de cette confiance :
une feuille de route pragmatique pour une IA responsable,
la validation rigoureuse des modèles comme nouveau levier d’audit et de gestion des risques,
et l’évaluation économique de la performance des modèles pour garantir leur impact réel.
À travers ces interventions complémentaires, vous découvrirez des outils, des méthodes, et des retours d’expérience pour aligner innovation, conformité et création de valeur.
#1 - Proposition d'une feuille de route pratique pour la mise en place d'une IA responsable
Un guide de mise en place, une feuille de route permettant d'étudier les trois composants d'une IA : les données, les modèles et les usages; et sous les trois angles clefs, les risques, la réglementation, et les bonnes pratiques. Le tout supporté par des outils à mettre en place pour accompagner la démarche.
Certains voudraient opposer innovation et gouvernance. Comme si porter attention aux conséquences de ce que l'on fait, nous empêcherait de progresser. En Europe, nous défendons l'idée d'une IA responsable, permettant l'innovation dans de très nombreux domaines, mais dont les conséquences potentielles sont analysées. L'idée n'est pas de réfléchir ou d'agir, mais de réfléchir et agir. Nous, européens, ne sommes pas des luddites de l'IA ! Nous souhaitons juste que la construction d'un cadre se fasse en parallèle du développement des innovations.
Intervenant :
 Philippe Nieuwbourg
, analyste et formateur en gouvernance des données, de l'analytique et de l'IA
#2 - Validation des modèles : nouvelle frontière de l’audit et de la gestion des risques
L'augmentation du nombre de modèles d’apprentissage machine déployés dans plusieurs secteurs critiques s’accompagne d’un besoin croissant de transparence et de robustesse. Les autorités réglementaires, notamment dans les secteurs financiers, assurantiels et pharmaceutiques, renforcent leurs exigences en matière de gouvernance et de validation des modèles. Des lignes directrices comme E-23 (Bureau du Surintendant des institutions financières du Canada) imposent aux institutions financières une gestion rigoureuse des modèles qu’elles utilisent, incluant :
L’évaluation des risques liés aux biais et aux erreurs de modélisation
La documentation et la traçabilité des décisions prises à l’aide de ces modèles
Une séparation claire entre les équipes de développement et celles en charge de la validation des modèles
En plus de rendre les concepts clés accessibles aux professionnels de la conformité, de l’audit et de la gestion des risques, cette intervention explore l’émergence d’un marché structuré pour les consultants en gestion des risques technologiques et les auditeurs externes et explique comment ces professionnels peuvent transformer ces nouvelles exigences en relais de croissance. Venez prendre de l’avance, comprendre les enjeux et poser les questions qui vous permettront d’évaluer comment vous positionner sur ce sujet.
Intevenant : 
Michael Albo
, CEO d’InsightSolver et concepteur de la solution Insightbounds
#3 - Validation de la performance économique des modèles d’apprentissage machine
Dans un monde où l'apprentissage machine transforme les processus décisionnels, il est crucial de s'assurer que ces modèles offrent non seulement des prédictions précises, mais également une valeur économique tangible. Cette conférence explore les défis liés à la validation de la performance économique des modèles d'apprentissage machine et présente des approches pour quantifier leur impact financier.​
Bien au-delà des métriques classiques (accuracy, AUC, RMSE...), nous explorerons comment évaluer l’impact monétaire associé aux erreurs de prédictions et comment assister les équipes de gestion des risques, de conformité et d'audit en leur fournissant des informations cruciales sur l’incertitude contextuelle des prédictions.
L'ajout d'une composante monétaire permet de valider les domaines d'utilisation des modèles du point de vue des affaires et de la gestion des risques, facilitant ainsi des décisions plus éclairées et informées.
Rejoignez-nous pour découvrir comment aligner vos équipes Data Science et vos parties prenantes affaires autour de la création de valeur grâce à une cartographie des zones de confiance de vos modèles, une identification des régions de perte maximale et une quantification des pertes potentielles associées à l'utilisation du modèle.
Intevenant : 
David Stréliski
, COO d’InsightSolver/Insightbounds
Conférenciers :
Philippe Nieuwbourg
Philippe est analyste et professeur/formateur. Il a plus de vingt ans d’expérience dans les domaines de l’intelligence d'affaires et l’analyse des données.
En Europe, en Amérique du Nord et du Sud, il est chargé de cours dans différentes universités et donne des conférences sur les grandes tendances technologiques expliquées aux décideurs.
Sa vie professionnelle tourne en ce moment autour de la gouvernance des données et de l'IA.
Michael Albo
, MSc Computer Science, MBA
Ayant construit son expérience des deux côtés de l'Atlantique, Michael travaille depuis 30 ans au carrefour de l'informatique, des mathématiques d'aide à la décision et de la finance.
Depuis plus de 10 ans, il conçoit et déploie en production des modèles d'apprentissage machine permettant d'optimiser les processus critiques de ses clients.
Michael est un expert canadien en audit et validation de modèles d'apprentissage machine.
David Streliski
, MSc, CFA, Qualified Risk Director
Fort de 28 ans d’expérience, David dirige des projets d’affaires et technologiques pour de grandes institutions financières, firmes d’investissement, cabinets d’audit au Canada et en Suisse.
Ex-enseignant à HEC Montréal et expert en gouvernance, gestion des risques, conformité et finance quantitative, David est un interlocuteur privilégié pour relever les défis liés aux étapes de conception, validation, déploiement, surveillance et audit des modèles.
Agenda
À noter que l'événement se déroulera en français mais vous pourrez poser des questions et obtenir des réponses en anglais.
13:30 | Accueil des participant.e.s et café réseautage
13:45 | Proposition d'une feuille de route pratique pour la mise en place d'une IA responsable (Philippe Nieuwbourg)
14:45 | Validation des modèles : nouvelle frontière de l’audit et de la gestion des risques (Michael Albo)
15:45 | Validation de la performance économique des modèles d’apprentissage machine (David Streliski)
16:45 | Fin des conférences – réseautage autour de bouchées et rafraîchissements
18:00 | Fin de l’événement
Information Source: Insightbounds | eventbrite

Montreal

Canada

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Time:	Apr 30, 2025 (UTC-4) ENDED
Location:	Station FinTech Montréal

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