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Documenter et évaluer l'éthique de l'IA

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Documenter et évaluer l'éthique de l'IA

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

LearningMate

Instructeur : LearningMate

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Élaborer une documentation exhaustive et mener des évaluations éthiques des systèmes de grands modèles linguistiques afin de garantir un déploiement responsable de l'IA.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Mesure de la performance
  • Catégorie : Rédaction de rapports
  • Catégorie : L'IA responsable
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Audit de conformité
  • Catégorie : Éthique des données
  • Catégorie : Gestion de la conformité
  • Catégorie : Études de cas
  • Catégorie : Documentation technique
  • Catégorie : Rapport des auditeurs
  • Catégorie : Normes et conduite éthiques
  • Catégorie : Responsabilité
  • Catégorie : Cadres de responsabilité
  • Catégorie : Audit
  • Catégorie : Documentation du logiciel
  • Catégorie : Évaluation du modèle

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Déploiement du modèle

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

Vous est-il déjà arrivé de déployer une fonctionnalité d’IA pour vous rendre compte ensuite que personne ne pouvait expliquer clairement son fonctionnement ni d’où provenaient ses données ? Ce manque de clarté trouve son origine dans l’absence de documentation. Ce module montre comment des fiches de modèle structurées permettent d’instaurer la confiance et de garantir la responsabilité. Vous y décriverez l’objectif d’un modèle, l’origine de ses ensembles de données, ses indicateurs d’équité et ses limites, créant ainsi une documentation qui s’adresse à la fois aux ingénieurs et aux parties prenantes et qui garantit la transparence des systèmes d’IA.

Inclus

2 vidéos3 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

Vous est-il déjà arrivé de constater que les résultats générés par une IA semblaient biaisés ou inappropriés, et de vous demander quelle en était la cause ? Les problèmes éthiques se cachent souvent dans les lacunes de surveillance, et non dans le code. Ce module explique comment identifier et gérer ces risques avant qu’ils ne s’aggravent, en appliquant des cadres d’audit structurés pour évaluer l’équité et la conformité des systèmes d’IA.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté

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Foire Aux Questions

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