Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Durée 7 heures
Plan du cours
Fondements de l'IA responsable
- Qu'est-ce que l'IA responsable et pourquoi cela compte dans le développement logicielle
- Principes : équité, responsabilité, transparence et vie privée
- Exemples d'échecs éthiques et de mauvaise utilisation de l'IA dans les bases de code
Biais et équité dans le code généré par l'IA
- Comment les LLM peuvent renforcer les biais via les données d'entraînement
- Détection et correction des suggestions de code biaisées ou dangereuses
- Hallucinations de l'IA et risque d'introduction d'erreurs à grande échelle
Licences, attribution et considérations de propriété intellectuelle
- Compréhension des licences open source (MIT, GPL, Copyleft)
- Les sorties générées par les LLM nécessitent-elles une attribution ?
- Audit du code assisté par l'IA pour détecter les problèmes de licences de tiers
Sécurité et conformité dans le développement assisté par l'IA
- Garantir la sécurité du code et éviter les motifs d'insecureté provenant des LLM
- Conformité aux directives de sécurité internes et aux réglementations sectorielles
- Documentation auditable des prises de décision assistées par l'IA
Politique et gouvernance pour les équipes de développement
- Création de politiques internes d'utilisation de l'IA pour les équipes logicielles
- Définition de l'usage acceptable et des signaux d'alerte
- Sélection d'outils et onboarding responsable des assistants d'IA
Évaluation et audit des sorties de l'IA
- Utilisation de listes de contrôle pour évaluer la fiabilité du contenu généré
- Réalisations de revues manuelles et automatisées du code généré par l'IA
- Bonnes pratiques pour le pair programming et les processus de validation
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des flux de travail de développement logicielle
- Familiarité avec Agile, DevOps ou les pratiques générales de gestion de projets logiciels
Public cible
- Équipes de conformité
- Développeurs
- Chefs de projet logiciels
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique