En tant que partenaire officiel pour la formation, nous proposons des cursus autour de l’IA responsable aux membres de Positive AI mais aussi à toutes les entreprises impliquées dans ces sujets d’IA éthique. Nos programmes sur mesure permettent aux collaborateurs, cadres dirigeants et experts techniques d’acquérir les compétences essentielles pour concevoir, déployer et encadrer des systèmes d’IA éthiques, transparents.
Grâce à cette collaboration, nous partageons un objectif commun : promouvoir des pratiques innovantes, et respectueuses dans l’utilisation de l’IA. Ensemble.
L’IA transforme notre société, mais elle soulève de nombreux défis éthiques. Cette formation complète vous permet de :
Alternance entre théorie et pratique avec des cas concrets et mises en situation
Outils avancés : exploration des biais, explicabilité des modèles, techniques d’atténuation
Focus réglementaire : conformité, auditabilité et responsabilité en IA
Impact environnemental de la data science : meilleures pratiques pour une IA durable
Projets collaboratifs : mise en pratique des notions apprises sur des cas réels
Tout au long de la formation, vous travaillerez sur un projet collaboratif autour des biais et de l’éthique en IA. En groupe, vous explorerez un jeu de données biaisé, identifierez les problèmes et proposerez des solutions en utilisant des techniques avancées de correction et d’explicabilité.
Cette première journée se concentre sur la définition de ce qu’est le biais en Machine Learning, dans quelle situation nous le rencontrons et comment le repérer. Nous utilisons un jeu de données biaisé afin d’utiliser différentes techniques pour mettre en évidence les disparités qui en résulte et l’impact sur les prédictions d‘un modèle.
Les participants apprendront à appliquer le principe d’équité en machine learning et à mettre en œuvre des stratégies pour réduire les biais pendant le processus de modélisation. Un cas pratique permettra de tester des méthodes d’atténuation des biais à chaque étape (prétraitement, apprentissage, post-traitement), tout en utilisant des métriques d’équité et des librairies open-source. Un atelier final abordera les différentes sources de biais dans les données à travers des cas pratiques variés.
Les participants découvriront le rôle de l’interprétabilité des modèles, en abordant des enjeux éthiques, législatifs, et la compréhension du modèle.
Ils apprendront également à utiliser des outils d’interprétabilité comme Shapley et les analyseurs de sensibilité. Un cas pratique permettra d’explorer différentes méthodes d’interprétabilité via Python, à travers un use case d’algorithme de détection de spams sur des données biaisées. Enfin, l’atelier se concentrera sur la traçabilité, le monitoring, le déploiement de modèles et les bonnes pratiques de documentation.
Les participants découvriront la situation environnementale actuelle, ainsi que les effets du numérique sur celle-ci. Ils exploreront les leviers d’action possibles pour réduire cet impact, avec des suggestions concrètes d’actions à mettre en place. Un cas pratique permettra de mettre en œuvre ces solutions et d’illustrer comment minimiser l’empreinte écologique dans le domaine de la data science.
L’intelligence artificielle transforme nos entreprises et nos sociétés. Mais comment s’assurer qu’elle est utilisée de manière éthique et responsable ? Cette formation vous donne les clés pour identifier les risques, respecter la réglementation et renforcer la confiance dans vos projets IA.
Cette formation permet de :
Introduction claire à l’éthique et à la responsabilité dans le contexte de l’IA
Études de cas réels : biais dans les données, discrimination algorithmique, échecs éthiques d’IA
Discussion interactive avec les participants pour partager des expériences et des bonnes pratiques
Focus sur la législation en vigueur et les perspectives futures (AI Act, GDPR, etc.)
Conseils pratiques pour mettre en place une IA éthique et responsable
Le partenariat entre DataScientest et Positive AI vise à promouvoir une intelligence artificielle responsable et éthique. En unissant expertise technique et engagement pour un numérique durable, nous accompagnons la formation des talents de demain tout en favorisant des pratiques alignées avec des valeurs éthiques fortes.
Découvrez comment cette collaboration façonne l’IA de demain.
La certification qualité a été délivrée au titre des catégories d’actions suivantes :
- Actions de formation
- Actions de formation par apprentissage
