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Actualisation / Mise à jour
Présentiel Classe à distance
Accueil › Formations › Intelligence Artificielle › IA par Métier › Data Science et Machine Learning › Evaluer et maîtriser les risques liés aux produits d'Intelligence Artificielle (IA)
Objectifs de formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les différentes facettes de la responsabilité dans l'IA
- Décrire le contexte réglementaire en Union Européenne
- Evaluer les risques réglementaires et de réputation liés à vos projets IA
- Gérer les notions d'incertitude et d'explicabilité pour préserver la confidentialité, l'équité et la confiance.
Modalités, méthodes et moyens pédagogiques
Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).
Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).
Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :
- Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l'offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
- Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
- Supports de cours et exercices
En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
* nous consulter pour la faisabilité en distanciel
** ratio variable selon le cours suivi
Prérequis
Une expérience préalable dans le Machine Learning ou l'IA.
Public concerné
Cadres dirigeants, managers, Data scientists, Data analysts, ingénieurs Data, chefs de projets, IA product managers, consultants BI / Big Data.
Programme
Rappels sur l'IA et les risques associés
- Qu'est-ce que l'IA ?
- Similarités et différences entre l'IA et le développement d'applications traditionnelles
- Machine Learning vs Deep Learning
- Les différents types d'apprentissage de modèles
- Les grands modèles de langage
- De GPT-1 à GPT-4
- Risques liés à l'IA à travers des exemples
Contexte réglementaire autour de l'IA
- Loi sur l'IA de l'UE
- Les différents niveaux de risques
- Limité
- Elevé
- Inacceptable
- Les exigences de transparence applicables aux IA génératives
- Droit international sur l'IA : exemple du projet de convention-cadre du Conseil de l'Europe sur l'IA
- Aperçu des réglementations états-unienne, chinoise et britannique sur l'IA
Exigences applicables aux systèmes d'IA et évaluation des risques
- Rappel du cycle de vie d'un système d'IA
- Rappel de l'approche fondée sur les risques
- Identifier
- Evaluer
- Prévenir
- Atténuer
- Critères d'évaluation des risques IA
- Gravité
- Durée
- Réversibilité
- Obligations générales
- Principes de conception, de développement et de mise hors service de systèmes d'IA
- Transparence et contrôle
- Obligation de rendre des comptes et responsabilité
- Egalité et non-discrimination
- Vie privée et protection des données à caractère personnel
- Sûreté, sécurité et robustesse
- Innovation sûre
- Présentation d'une étude de cas : évaluation des risques d'un projet IA et actions de mitigation
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Accessibilité de la formation
Le groupe M2i s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Les détails de l'accueil des personnes en situation de handicap sont consultables sur la page Accueil et Handicap.
Modalités et délais d’accès à la formation
Les formations M2i sont disponibles selon les modalités proposées sur la page programme. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ce délai est porté à 11 jours ouvrés.
