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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 (Règlement européen 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 des modèles
  • Stratégies de réduction des biais et d'amélioration de l'équité
  • Évaluation des performances des modèles avec des métriques d'équité

Prompting sécurisé et alignement

  • Conception de prompts pour la sécurité et la fiabilité
  • Atténuation des risques de sorties non sûres ou nuisibles
  • Techniques d'alignement pour les applications d'entreprise

Filtrage et modération du contenu

  • Conception de pipelines de filtrage du contenu
  • Mise en œuvre de mesures de protection de la modération
  • Équilibre entre l'expérience utilisateur et les besoins de conformité

Flux de gouvernance

  • Définition des cadres de gouvernance pour Ollama
  • Intégration des flux avec les systèmes de conformité
  • Procédures d'approbation des modèles et d'audit

Journalisation, traçabilité et auditabilité

  • Bonnes pratiques de journalisation sécurisée pour les systèmes d'IA
  • Traçabilité des décisions des modèles
  • Préparation à l'audit et mécanismes de reporting

Études de cas et bonnes pratiques

  • Déploiements en entreprise intégrant les principes d'IA responsable
  • Leçons tirées des échecs de gouvernance réels
  • Construction de pratiques d'IA durables et éthiques

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux de l'IA/ML
  • Familiarité avec les concepts de conformité et de gouvernance
  • Expérience dans les environnements de déploiement de modèles ou les technologies de l'information d'entreprise

Public cible

  • Responsables de l'éthique en IA
  • Responsables de la conformité
  • Ingénieurs juridiques et réglementaires
  • Architectes d'entreprise

Nombre de participants


Prix par participant

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