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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