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Plan du cours

Introduction à l'IA responsable

  • Principes d'équité, de responsabilité et de transparence
  • Piliers réglementaires de l'IA responsable (Loi sur l'IA de l'UE, 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

Invitation sécurisée et alignement

  • Conception d'invitations (prompts) pour la sécurité et la fiabilité
  • Atténuation des risques liés aux sorties dangereuses ou nuisibles
  • Techniques d'alignement pour les applications d'entreprise

Filtrage et modération du contenu

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

Workflows de gouvernance

  • Définition de cadres de gouvernance pour Ollama
  • Intégration des workflows 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 prises par les modèles
  • Préparation aux audits et mécanismes de rapport

Études de cas et meilleures pratiques

  • Déploiements d'entreprise intégrant les principes de l'IA responsable
  • Leçons tirées d'échecs de gouvernance réels
  • Établissement de pratiques d'IA durables et éthiques

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux de l'IA/ML
  • Connaissance des concepts de conformité et de gouvernance
  • Expérience dans des environnements informatiques d'entreprise ou de déploiement de modèles

Public cible

  • Responsables de l'éthique de l'IA
  • Officiers de conformité
  • Ingénieurs juridiques et réglementaires
  • Architectes d'entreprise
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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