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Plan du cours
Fondements de l'IA Responsable
- Qu'est-ce que l'IA responsable et pourquoi cela compte dans le développement logiciel
- Principes : équité, responsabilité, transparence et confidentialité
- Exemples d'échecs éthiques et de mauvais usages de l'IA dans les bases de code
Préjugés et Équité dans le Code Généré par l'IA
- Comment les modèles de langage puissants peuvent renforcer les préjugés à travers les données d'apprentissage
- Détection et correction des suggestions de code biaisées ou non sécurisées
- Hallucination IA et risque d'introduction d'erreurs à grande échelle
Licences, Attribution et Considérations sur le Droit d'Auteur
- Comprendre les licences de logiciel libre (MIT, GPL, Copyleft)
- Les sorties générées par des modèles de langage requièrent-elles une attribution ?
- Audit du code assisté par l'IA pour identifier les problèmes liés aux licences tierces
Sécurité et Conformité dans le Développement Assisté par l'IA
- Assurer la sécurité du code et éviter des modèles non sécurisés provenant de modèles de langage puissants
- Conformité aux directives internes de sécurité et aux régulations industrielles
- Documentation auditable des décisions prises avec l'aide de l'IA
Politique et Gogouvernance pour les Équipes de Développement
- Création de politiques internes d'utilisation de l'IA pour les équipes logicielles
- Définition des usages acceptables et des signaux d'alarme
- Sélection des outils et mise en place responsable des assistants IA
Évaluation et Audit de la Production de l'IA
- Utilisation de listes de contrôle pour évaluer la fiabilité du contenu généré
- Révision manuelle et automatisée des codes générés par l'IA
- Meilleures pratiques pour les processus d'examen et d'approbation par les pairs
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des flux de travail du développement logiciel
- Familiarité avec Agile, DevOps ou les pratiques générales de projet logiciel
Public cible
- Équipes de conformité
- Développeurs
- Gestionnaires de projet logiciel
7 Heures