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Intelligence artificielle responsable : appliquer une approche éthique à l'intelligence artificielle

Intelligence artificielle responsable : appliquer une approche éthique à l'intelligence artificielle

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

Objectifs

Programme

Comprendre les principes fondamentaux de l'IA responsable et son importance dans le contexte actuel
Identifier les impacts éthiques et sociaux de l'IA et savoir comment les aborder de manière responsable
Acquérir les compétences nécessaires pour intégrer les principes de l'IA responsable dans la conception et la mise en œuvre de solutions d'IA
Savoir comment évaluer et optimiser les performances de l'IA tout en respectant les principes éthiques
Appliquer les connaissances acquises pour développer des stratégies d'IA responsables dans divers scénarios pratiques.

1. PRINCIPES DE L’IA ET IA RESPONSABLE

Introduction aux principes de l’IA
Définition et importance de l'IA responsable
Présentation des bonnes pratiques générales en matière d'IA
Discussion sur l'impact de l'IA sur la société et l'importance de la responsabilité

2. L’ÉQUITÉ DANS L’IA

Définition et importance de l’équité dans l’IA
Présentation des outils pour analyser l’équité des ensembles de données et des modèles
Discussion sur les biais dans l’IA et comment les éviter

3. INTERPRÉTABILITÉ DE L’IA

Compréhension de l'interprétabilité dans l’IA
Sélection et importance des métriques
Introduction à la taxonomie de l’explicabilité dans les modèles d'apprentissage automatique
Présentation des outils pour analyser l’interprétabilité des modèles d'IA

4. CONFIDENTIALITÉ DANS LE MACHINE LEARNING

Compréhension de la confidentialité dans le Machine Learning
Importance de la sécurité des données
Compréhension de la sécurité du modèle
Introduction à la sécurité dans l’IA générative

5. SÉCURITÉ DE L’IA

Introduction à la sécurité de l’IA
Comprendre les tests contradictoires et leur importance
Introduction à la sécurité dans le cadre de l'utilisation de l'IA générative
Travaux pratiques : Atelier sur l'IA responsable avec un outil d'IA générative.

Public visé

Cette formation s'adresse principalement à deux profils professionnels : les praticiens de Machine Learning et les développeurs d'applications d'Intelligence Artificielle. Elle convient en particulier à ceux qui souhaitent exploiter l'IA générative de manière responsable. Les praticiens de Machine Learning qui travaillent déjà sur des modèles d'apprentissage automatique et qui cherchent à approfondir leurs connaissances sur les aspects éthiques et responsables de l'IA y trouveront une valeur particulière. De même, les développeurs d'applications d'IA, qui conçoivent et mettent en œuvre des solutions basées sur l'IA dans divers secteurs, pourront bénéficier grandement de cette formation. Elle leur permettra d'intégrer des pratiques responsables dans leur processus de développement, afin d'anticiper et de minimiser les risques potentiels associés à l'usage de l'IA. Toute personne impliquée dans le développement et l'implémentation de solutions basées sur l'IA et désirant adopter une approche plus responsable et éthique dans son travail pourra tirer profit de cette formation.

Prérequis

Avoir une connaissance de base de la plateforme Cloud, Comprendre les concepts de base de l'IA générative sur une plateforme Cloud dans Vertex AI Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur.

Méthodes pédagogiques

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Modalités d'évaluation

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.