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Plan du cours
Introduction à l'IA Explicable et aux Éthiques
- La nécessité de la transparence dans les systèmes d'IA
- Défis en matière d'éthique et de fair-play de l'IA
- Aperçu des normes réglementaires et éthiques
Techniques XAI pour une IA Éthique
- Méthodes agnostiques aux modèles : LIME, SHAP
- Techniques de détection des biais dans les modèles d'IA
- Gestion de l'interprétabilité dans les systèmes complexes d'IA
Transparence et Responsabilité en IA
- Conception de systèmes d'IA transparents
- Assurer la responsabilité dans les processus décisionnels d'IA
- Audits des systèmes d'IA pour le fair-play
Fair-play et Atténuation du Biais en IA
- Détection et correction des biais dans les modèles d'IA
- Assurer le fair-play à travers différents groupes démographiques
- Implémentation de lignes directrices éthiques dans le développement de l'IA
Cadres Réglementaires et Éthiques
- Aperçu des normes d'éthique de l'IA
- Compréhension des régulations de l'IA dans différents secteurs
- Alignement des systèmes d'IA avec le RGPD, le CCPA et autres cadres
Applications Réelles de XAI dans une IA Éthique
- Explicabilité en IA pour la santé
- Conception de systèmes d'IA transparents en finance
- Déploiement d'une IA éthique dans l'application de la loi
Tendances Futures en XAI et IA Éthique
- Nouvelles tendances dans la recherche sur l'explicabilité
- Nouvelles techniques pour le fair-play et la détection des biais
- Opportunités pour le développement d'une IA éthique à l'avenir
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Connaissance de base des modèles d'apprentissage automatique
- Familiarité avec le développement IA et les frameworks
- Intérêt pour l'éthique de l'IA et la transparence
Public cible
- Éthiciens de l'IA
- Développeurs IA
- Scientifiques des données
14 Heures