Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Durée 7 heures
Plan du cours
Fondements de l’IA responsable
- Qu’est-ce que l’IA responsable et pourquoi est-elle importante dans le développement logiciel
- Principes : équité, responsabilité, transparence et vie privée
- Exemples d’échecs éthiques et de mauvaise utilisation de l’IA dans les bases de code
Biais et équité dans le code généré par IA
- Comment les grands modèles de langage (LLM) peuvent renforcer les biais via les données d’entraînement
- Détection et correction des suggestions de code biaisées ou dangereuses
- Hallucination par l’IA et le risque d’introduire des 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 des LLM nécessitent-elles une attribution ?
- Audit du code assisté par IA pour détecter les problèmes de licence tiers
Sécurité et conformité dans le développement assisté par l’IA
- Garantir la sécurité du code et éviter les modèles non sécurisés provenant des LLM
- Conformité aux lignes directrices de sécurité internes et aux réglementations du secteur
- Documentation auditable de la prise de décision assistée par l’IA
Politiques et gouvernance pour les équipes de développement
- Élaboration de politiques internes d’utilisation de l’IA pour les équipes logicielles
- Définition de l’usage acceptable et des signaux d’alerte
- Sélection des outils et intégration responsable des assistants IA
Évaluation et audit de la sortie de l’IA
- Utilisation de listes de vérification pour évaluer la fiabilité du contenu généré
- Réalisation de revues manuelles et automatisées du code généré par IA
- Bonnes pratiques pour les processus de revue par les pairs et d’approbation
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des flux de travail de développement logiciel
- Familiarité avec les pratiques Agile, DevOps ou les pratiques générales de gestion de projets logiciels
Public cible
- Équipes de conformité
- Développeurs
- Gestionnaires de projets logiciels
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