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Plan du cours
Introduction à l'IA Responsable
- Principes d'équité, de responsabilité et de transparence
- Pilotes réglementaires pour une IA responsable (Règlement UE sur l'IA, RGPD, etc.)
- Rôle d'Ollama dans la gouvernance de l'IA en entreprise
Détection et Atténuation des Biais
- Identification des biais dans les sorties du modèle
- Stratégies pour réduire les biais et améliorer l'équité
- Évaluation de la performance du modèle avec des métriques d'équité
Sollicitations Sécurisées et Alignement
- Conception de sollicitations pour la sécurité et la fiabilité
- Mitigation des risques de sorties non sécurisées ou nuisibles
- Téchniques d'alignement pour les applications en entreprise
Filtrage du Contenu et Modération
- Conception de pipelines de filtrage du contenu
- Mise en œuvre de mesures de modération
- Balancing expérience utilisateur avec les besoins d'adéquation réglementaire
Flux de Travail de Gouvernance
- Définition des cadres de gouvernance pour Ollama
- Intégration du flux de travail avec les systèmes de conformité
- Procédures d'approbation et d'audit des modèles
Journalisation, Traçabilité et Auditabilité
- Pratiques sécurisées de journalisation pour les systèmes IA
- Traçabilité des décisions du modèle
- Préparation à l'audit et mécanismes de rapport
Cas Practiques et Meilleures Pratiques
- Déploiements d'entreprise avec les principes d'IA responsable
- Leçons tirées des échecs de gouvernance en situation réelle
- Mise en place de pratiques durables et éthiques pour l'IA
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension des fondamentaux de l'IA/ML
- Familiarité avec les concepts de conformité et de gouvernance
- Expérience dans les environnements IT d'entreprise ou de déploiement de modèles
Public cible
- Chefs de l'éthique de l'IA
- Officiers de conformité
- Ingénieurs juridiques et réglementaires
- Architectes d'entreprise
14 Heures