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Plan du cours
Fondements de l'IA responsable
- Qu'est-ce que l'IA responsable et pourquoi est-ce important dans le développement logiciel
- Principes : équité, responsabilité, transparence et confidentialité
- Exemples d'échecs éthiques et de mauvaise utilisation de l'IA dans les bases de code
Biais et équité dans le code généré par l'IA
- Comment les LLM peuvent renforcer les biais par les données d'entraînement
- Détection et correction des suggestions de code biaisées ou dangereuses
- Hallucinations de l'IA et risque d'introduction d'erreurs à grande échelle
Licences, attribution et considérations relatives à la propriété intellectuelle
- Comprendre les licences open source (MIT, GPL, Copyleft)
- Les sorties générées par les LLM nécessitent-elles une attribution ?
- Vérifier le code assisté par l'IA pour des problèmes de licences tierces
Sécurité et conformité dans le développement assisté par l'IA
- Garantir la sécurité du code et éviter les schémas non sécurisés provenant des LLM
- Conformité aux directives de sécurité internes et aux réglementations sectorielles
- Documentation traçable des décisions prises avec l'aide de l'IA
Politiques et gouvernance pour les équipes de développement
- Élaborer des politiques d'utilisation interne de l'IA pour les équipes logicielles
- Définir les usages acceptables et les signaux d'alarme
- Sélection des outils et intégration responsable des assistants IA
Évaluation et audit des sorties de l'IA
- Utilisation de listes de contrôle pour évaluer la fiabilité du contenu généré
- Réalisations de revues manuelles et automatisées du code généré par l'IA
- Meilleures pratiques pour les processus de revue par les pairs et de validation
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des flux de travail de développement logiciel
- Familiarité avec les pratiques Agile, DevOps ou générales de gestion de projets logiciels
Public cible
- Équipes de conformité
- Développeurs
- Chefs de projet logiciel
7 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique