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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l’IA responsable

  • Principes d’équité, de responsabilité et de transparence
  • Facteurs réglementaires de l’IA responsable (règlement européen sur l’IA, RGPD, etc.)
  • Le rôle d’Ollama dans la gouvernance de l’IA en entreprise

Détection et atténuation des biais

  • Identification des biais dans les sorties des modèles
  • Stratégies de réduction des biais et d’amélioration de l’équité
  • Évaluation des performances des modèles à l’aide de métriques d’équité

Invocation de commandes sûre et alignement

  • Conception d’invocations pour la sécurité et la fiabilité
  • Atténuation des risques de sorties non sûres ou nuisibles
  • Techniques d’alignement pour les applications d’entreprise

Filtrage et modération du contenu

  • Conception de pipelines de filtrage de contenu
  • Mise en œuvre de garde-fous de modération
  • Équilibre entre l’expérience utilisateur et les besoins de conformité

Flux de gouvernance

  • Définition de cadres de gouvernance pour Ollama
  • Intégration des flux avec les systèmes de conformité
  • Procédures d’approbation et d’audit des modèles

Journalisation, traçabilité et auditabilité

  • Pratiques de journalisation sécurisée pour les systèmes d’IA
  • Traçabilité des décisions des modèles
  • Préparation aux audits et mécanismes de reporting

Études de cas et meilleures pratiques

  • Déploiements d’entreprise intégrant les principes de l’IA responsable
  • Leçons tirées des échecs de gouvernance réels
  • Construction de pratiques éthiques et durables en matière d’IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des bases de l’IA/ML
  • Familiarité avec les concepts de conformité et de gouvernance
  • Expérience des environnements IT d’entreprise ou de déploiement de modèles

Public cible

  • Responsables de l’éthique en IA
  • Agents de conformité
  • Ingénieurs juridiques et réglementaires
  • Architectes d’entreprise

Nombre de participants


Prix par participant

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