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Plan du cours

Introduction à l'IA explicable et à l'éthique

  • La nécessité de l'explicabilité dans les systèmes d'IA
  • Défis de l'éthique et de l'équité en IA
  • Aperçu des normes réglementaires et éthiques

Techniques d'IA explicable pour une IA éthique

  • Méthodes indépendantes du modèle : LIME, SHAP
  • Techniques de détection des biais dans les modèles d'IA
  • Gestion de l'interprétabilité dans les systèmes d'IA complexes

Transparence et redevabilité en IA

  • Concevoir des systèmes d'IA transparents
  • Assurer la redevabilité dans la prise de décision de l'IA
  • Auditer les systèmes d'IA pour l'équité

Équité et atténuation des biais en IA

  • Détecter et traiter les biais dans les modèles d'IA
  • Assurer l'équité entre les différents groupes démographiques
  • Mettre en œuvre des lignes directrices éthiques dans le développement de l'IA

Cadres réglementaires et éthiques

  • Aperçu des normes d'éthique de l'IA
  • Comprendre les réglementations sur l'IA dans différents secteurs
  • Aligner les systèmes d'IA sur le RGPD, la CCPA et d'autres cadres

Applications réelles de l'IA explicable dans une IA éthique

  • Explicabilité dans l'IA médicale
  • Construire des systèmes d'IA transparents dans la finance
  • Déployer une IA éthique dans le secteur de la police

Tendances futures de l'IA explicable et de l'IA éthique

  • Tendances émergentes dans la recherche sur l'explicabilité
  • Nouvelles techniques pour l'équité et la détection des biais
  • Opportunités pour le développement d'une IA éthique à l'avenir

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base sur les modèles d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec le développement d'IA et les frameworks
  • Intérêt pour l'éthique et la transparence de l'IA

Audience

  • Ethiciens de l'IA
  • Développeurs d'IA
  • Data scientists
 14 Heures

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