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Plan du cours

Fondements de l'éthique dans les systèmes autonomes

  • Définition de l'autonomie dans les agents d'IA
  • Théories éthiques clés appliquées au comportement des machines
  • Perspectives des parties prenantes et conception sensible aux valeurs

Risques sociétaux et cas d'utilisation à haut risque

  • Agents autonomes dans la sécurité publique, la santé et la défense
  • Collaboration humain-IA et limites de confiance
  • Scénarios de conséquences involontaires et d'amplification des risques

Paysage juridique et réglementaire

  • Aperçu des tendances législatives et politiques en matière d'IA (loi IA de l'UE, NIST, OCDE)
  • Responsabilité, imputabilité et personnalité juridique des agents d'IA
  • Initiatives internationales de gouvernance et lacunes

Explicabilité et transparence des décisions

  • Défis de la prise de décision autonome en « boîte noire »
  • Concevoir des agents explicables et auditables
  • Outils et cadres de transparence (par exemple, fiches modèles, feuilles de données)

Alignement, contrôle et responsabilité morale

  • Stratégies d'alignement de l'IA pour le comportement des agents
  • Paradigmes de contrôle humain dans la boucle vs. humain sur la boucle
  • Responsabilité partagée entre concepteurs, utilisateurs et institutions

Évaluation et atténuation des risques éthiques

  • Cartographie des risques et analyse des défaillances critiques dans la conception des agents
  • Mesures de protection et mécanismes d'arrêt d'urgence
  • Audits des biais, de la discrimination et de l'équité

Conception de la gouvernance et surveillance institutionnelle

  • Principes de gouvernance responsable de l'IA
  • Modèles de supervision multipartite et audits
  • Conception de cadres de conformité pour les agents autonomes

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des systèmes d'IA et des fondamentaux de l'apprentissage automatique
  • Connaissance des agents autonomes et de leurs applications
  • Connaissance des cadres éthiques et juridiques dans la politique technologique

Public cible

  • Éthiciens de l'IA
  • Décideurs politiques et régulateurs
  • Praticiens et chercheurs avancés en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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