Comprendre les sources et les compromis des biais dans les systèmes humains et IA, et apprendre des stratégies pour atténuer ces biais dans les mises en œuvre de l'IA.
Explorer les cadres éthiques pour une IA responsable, en mettant l'accent sur la transparence, l'équité et la responsabilité, et acquérir des connaissances sur les lois entourant l'IA.
Analyser des études de cas d'IA dans le monde réel pour identifier les forces et les faiblesses de l'adoption de l'IA, et comprendre les considérations relatives à la gestion des projets d'IA.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Études de cas
Études de cas
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Normes et conduite éthiques
Normes et conduite éthiques
Catégorie : Analyse des risques
Analyse des risques
Catégorie : Atténuation des risques
Atténuation des risques
Catégorie : Gestion du personnel
Gestion du personnel
Catégorie : Risque juridique
Risque juridique
Catégorie : Prise de décision
Prise de décision
Catégorie : Droit, réglementation et conformité
Droit, réglementation et conformité
Catégorie : Intelligence artificielle
Intelligence artificielle
Catégorie : Apprentissage automatique
Apprentissage automatique
Catégorie : Connaissance de l'IA
Connaissance de l'IA
Catégorie : Éthique des données
Éthique des données
Catégorie : L'IA responsable
L'IA responsable
Catégorie : Responsabilité
Responsabilité
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
91% of learners achieved a positive career outcome
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Le cours "IA responsable et éthique" explore les aspects éthiques, sociaux et techniques de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). Il se concentre sur la compréhension des biais dans les systèmes humains et les machines et fournit des stratégies pour atténuer les risques. En examinant des questions clés telles que l'équité, la responsabilité et le paysage réglementaire, les apprenants acquerront des connaissances essentielles pour naviguer dans les défis éthiques de l'IA. À travers des études de cas et des exemples du monde réel, les étudiants exploreront les complexités des mises en œuvre de l'IA, en évaluant leur impact sur la société et les industries.
Ce cours offre un aperçu pratique du développement responsable de l'IA, en mettant l'accent à la fois sur la prise de décision éthique et la gestion efficace des risques. À la fin du cours, les apprenants seront équipés pour diriger des projets d'IA qui équilibrent l'innovation avec la responsabilité, en veillant à ce que les systèmes d'IA soient équitables, transparents et durables. Cette combinaison unique de connaissances théoriques et d'applications du monde réel rend le cours inestimable pour toute personne visant à diriger dans le domaine de l'IA.
Dans ce cours, vous explorerez les aspects éthiques, sociaux et techniques de l'Intelligence artificielle (IA) et de l'Apprentissage automatique (ML), en vous concentrant sur les sources de biais, les stratégies d'atténuation des risques et le paysage réglementaire. Vous examinerez les compromis entre les biais humains et les biais de la machine, la dynamique des équipes IA et les tendances émergentes en matière de travail. Les sujets clés de ce cours comprennent l'utilisation responsable de l'IA, les cadres juridiques et l'impact des méthodes d'évaluation sur la performance de l'équipe. Vous obtiendrez un aperçu pratique de la construction de systèmes d'IA plus équitables et plus efficaces à travers des études de cas et des discussions.
Inclus
1 lecture1 plugin
Afficher les informations sur le contenu du module
1 lecture•Total 5 minutes
Aperçu du cours•5 minutes
1 plugin•Total 4 minutes
Biographie de l'instructeur : Dr. Ian McCulloh•4 minutes
Biais (humain et machine)
Module 2•6 heures à terminer
Détails du module
Ce module vous présente le concept de biais dans l'Intelligence Artificielle (IA). Bien que le sujet de la partialité des machines ait fait l'objet de beaucoup de publicité et d'attention, il ignore souvent la partialité humaine. Dans ce module, vous comparerez les biais humains et les biais de la machine pour permettre une évaluation plus juste des risques dans les systèmes d'IA. Une attention particulière sera accordée au biais d'Apprentissage automatique, au biais d'algorithme, au biais humain, au biais de mesure et à la dérive algorithmique.
Inclus
7 vidéos5 lectures3 devoirs1 plugin
Afficher les informations sur le contenu du module
7 vidéos•Total 77 minutes
Biais (humain + machine)•14 minutes
Qu'est-ce qu'un parti pris ?•16 minutes
Gérer les biais de l'IA•4 minutes
Biais des données•16 minutes
Accord inter-annotateurs•11 minutes
Lutter contre les préjugés humains - USPTO•8 minutes
Lutte contre les préjugés humains - Autres exemples•8 minutes
5 lectures•Total 170 minutes
Références de lecture•60 minutes
Amazon met au rebut un outil de recrutement par IA qui montrait des préjugés à l'égard des femmes•5 minutes
Un hôtel licencie son personnel robotique à la suite de plaintes de clients•5 minutes
Références de lecture•60 minutes
Lecture autoréflexive : Défis éthiques des biais de l'IA dans la société•40 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Biais (humain et machine)•60 minutes
Comprendre et gérer les biais dans les systèmes IA•15 minutes
Aborder les préjugés humains par des techniques d'accord et d'incitation (Nudging)•15 minutes
1 plugin•Total 2 minutes
Vidéo : Robot raciste ? | L'expérience de Microsoft en matière d'IA sous le feu des critiques•2 minutes
L'IA responsable
Module 3•5 heures à terminer
Détails du module
Ce module vous introduit au sujet complexe de l'IA responsable. L'approche commune "basée sur le risque" sera opposée à l'approche plus éthique "basée sur l'humain" Vous aborderez également la responsabilité fiscale/de performance, les réglementations internationales, la protection de la vie privée et les considérations juridiques.
Inclus
8 vidéos3 lectures3 devoirs3 plugins
Afficher les informations sur le contenu du module
Solutions de transparence et d'explicabilité•7 minutes
Étude de cas - Internal Revenue Service (service des impôts)•14 minutes
3 lectures•Total 120 minutes
Références de lecture•40 minutes
Références de lecture•40 minutes
Lecture autoréflexive : L'éthique dans l'IA - Responsabilité et transparence•40 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
L'IA responsable•60 minutes
Fondements de l'IA responsable : éthique, protection de la vie privée et considérations humaines•15 minutes
Assurer la responsabilité : Transparence, explicabilité et applications dans le monde réel•15 minutes
3 plugins•Total 16 minutes
Vidéo : La vraie raison pour laquelle le nouvel avion de Boeing s'est écrasé deux fois•6 minutes
Vidéo : Les 5 principaux échecs de l'IA et ce que nous en avons appris•7 minutes
Vidéo : IA for Good - L'éthique dans l'IA•3 minutes
Études de cas
Module 4•6 heures à terminer
Détails du module
Ce module d'études de cas sur l'IA vous offre un aperçu pratique du pouvoir de transformation de l'IA à travers diverses applications. Vous explorerez les intégrations réussies et les leçons tirées des défis de l'IA, en vous concentrant sur la prise de décision, la mise en œuvre et les résultats. Des exemples concrets vous aideront à comprendre les facteurs de réussite essentiels et à éviter les pièges potentiels dans l'adoption de l'IA.
Inclus
6 vidéos6 lectures3 devoirs
Afficher les informations sur le contenu du module
6 vidéos•Total 40 minutes
Introduction au module•1 minute
Introduction à l'étude de cas•1 minute
Étude de cas 1 - Détection d'objets Vision par ordinateur•10 minutes
Étude de cas 2 - Traitement des demandes de prestations d'invalidité•12 minutes
Étude de cas n° 3 - Résolution des demandes de service•9 minutes
Étude de cas n° 4 - Lutter contre le califat numérique•7 minutes
6 lectures•Total 200 minutes
Introduction à l'étude de cas•20 minutes
Évaluation de la qualité des données d'annotations avec Krippendorff Alpha pour des applications en vision par ordinateur•30 minutes
L'examen automatique du dossier médical permet de donner la priorité aux demandeurs d'invalidité de sécurité sociale gravement malades•30 minutes
Résolution de la demande de service•60 minutes
Contrer le califat numérique•20 minutes
Lecture autoréflexive : Risque, ressources et stratégie : Éclairages à partir d'études de cas•40 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Études de cas•60 minutes
Exploiter l'IA dans les applications du monde réel : Études de cas dans le domaine de la vision par ordinateur et de la CASE•15 minutes
Applications de l'IA dans l'automatisation des services et la sécurité : Études de cas en matière de résolution et de lutte contre le terrorisme•15 minutes
La mission de l'université Johns Hopkins est d'éduquer ses étudiants et de cultiver leur capacité à apprendre tout au long de leur vie, d'encourager la recherche indépendante et originale et de faire profiter le monde des avantages de la découverte.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Que recevrai-je si j'achète le certificat ?
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.