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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, reddition de comptes, 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 l'IA
- Comment les LLM peuvent renforcer les biais via les données d'entraînement
- Détection et correction des suggestions de code biaisées ou non sûres
- Hallucinations de l'IA et le risque d'introduire des erreurs à grande échelle
Licences, attribution et considérations de propriété intellectuelle
- Comprendre les licences open source (MIT, GPL, Copyleft)
- Les sorties générées par les LLM nécessitent-elles une attribution ?
- Audit du code assisté par l'IA pour les problèmes de licensing tiers
Sécurité et conformité dans le développement assisté par l'IA
- Garantir la sécurité du code et éviter les motifs non sûrs issus des LLM
- Conformité aux directives de sécurité internes et aux réglementations du secteur
- Documentation auditable de la prise de décision assistée par l'IA
Politique et gouvernance pour les équipes de développement
- Création de politiques internes d'utilisation de l'IA pour les équipes logicielles
- Définition des utilisations acceptables et des signaux d'alerte
- Sélection des outils et intégration responsable des assistants d'IA
Évaluation et audit des sorties de l'IA
- Utilisation de listes de contrôle pour évaluer la fiabilité du contenu généré
- Réalisation de revues manuelles et automatisées du code généré par l'IA
- Bonnes pratiques pour les processus de revue par les pairs et de validation
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
- Chefs de projet logiciel
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