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

Nombre de participants


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