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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)
14 Heures
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.