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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA responsable
- Principes d'équité, de responsabilisation et de transparence
- Facteurs réglementaires de l'IA responsable (Loi européenne 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 de modèle
- Stratégies de réduction des biais et d'amélioration de l'équité
- Évaluation des performances des modèles à l'aide de métriques d'équité
Conception de prompts sécurisés et alignement
- Conception de prompts pour la sécurité et la fiabilité
- Atténuation des risques liés aux sorties non sécurisées ou nuisibles
- Techniques d'alignement pour les applications d'entreprise
Filtrage de contenu et modération
- Conception de pipelines de filtrage de contenu
- Mise en œuvre de mesures de modération
- Équilibre entre l'expérience utilisateur et les besoins de conformité
Flux de travail de gouvernance
- Définition des cadres de gouvernance pour Ollama
- Intégration des flux de travail avec les systèmes de conformité
- Procédures d'approbation et d'audit des modèles
Journaux, traçabilité et audibilité
- Bonnes pratiques de journalisation sécurisée pour les systèmes d'IA
- Traçabilité des décisions des modèles
- Préparation à l'audit et mécanismes de rapport
Études de cas et meilleures pratiques
- Déploiements en entreprise intégrant les principes d'IA responsable
- Leçons tirées des échecs de gouvernance en milieu réel
- Construction de pratiques d'IA durables et éthiques
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des fondamentaux de l'IA/ML
- Connaissance des concepts de conformité et de gouvernance
- Expérience avec les environnements de déploiement de modèles ou les TI d'entreprise
Public cible
- Chefs de file en éthique de l'IA
- Officiers de conformité
- Ingénieurs juridiques et réglementaires
- Architectes d'entreprise