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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA explicable et à l'éthique
- Nécessité d'explicabilité dans les systèmes d'IA
- Défis liés à l'éthique et à l'équité dans l'IA
- Aperçu des normes réglementaires et éthiques
Techniques d'IA explicable pour une IA éthique
- Méthodes indépendantes du modèle : LIME, SHAP
- Techniques de détection des biais dans les modèles d'IA
- Gestion de l'interprétabilité dans les systèmes d'IA complexes
Transparence et responsabilité dans l'IA
- Concevoir des systèmes d'IA transparents
- Assurer la responsabilité dans la prise de décision par l'IA
- Auditer les systèmes d'IA pour garantir l'équité
Équité et atténuation des biais dans l'IA
- Détecter et corriger les biais dans les modèles d'IA
- Garantir l'équité entre les différents groupes démographiques
- Intégrer des lignes directrices éthiques dans le développement de l'IA
Cadres réglementaires et éthiques
- Aperçu des normes d'éthique de l'IA
- Comprendre la réglementation de l'IA dans différents secteurs
- Aligner les systèmes d'IA sur le RGPD, la CCPA et d'autres cadres réglementaires
Applications réelles de l'IA explicable dans une IA éthique
- Explicabilité dans l'IA pour la santé
- Mise en place de systèmes d'IA transparents dans le secteur financier
- Déploiement d'une IA éthique dans les forces de l'ordre
Tendances futures de l'IA explicable et de l'IA éthique
- Tendances émergentes dans la recherche sur l'explicabilité
- Nouvelles techniques pour la détection des biais et l'équité
- Opportunités futures pour le développement d'une IA éthique
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en modélisation par apprentissage automatique (machine learning)
- Familiarité avec le développement d'IA et les frameworks associés
- Intérêt pour l'éthique de l'IA et la transparence
Audience
- Éthiciens spécialisés en IA
- Développeurs en IA
- Data scientists (scientifiques des données)
Nos clients témoignent (1)
Le détails des formules mathématiques qui permet de mettre en exergues les biais et limites ainsi que les paramètres importants à prendre en compte Pour la mise en application pratique des méthodes LIME et SHAPE.