Présentation de la formation Éthique, biais & conformité des systèmes d’IA
L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans des domaines sensibles : recrutement, finance, santé, relation client, décisions automatisées. Si elle offre de nombreuses opportunités, elle pose également des enjeux éthiques, juridiques et sociétaux majeurs, notamment en matière de biais, de transparence, de responsabilité et de conformité réglementaire.
Cette formation permet de comprendre les risques liés aux systèmes d’IA, d’identifier les biais algorithmiques, et d’appréhender les principes d’éthique et de conformité applicables aux projets IA. Elle s’adresse à un public non technique ou technique souhaitant disposer d’une vision claire et responsable de l’IA.
Objectifs de la formation Éthique, biais & conformité des systèmes d’IA
Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les enjeux éthiques liés à l’intelligence artificielle
- Identifier les différents types de biais dans les systèmes d’IA
- Comprendre les principes de transparence et d’explicabilité
- Connaître les grandes lignes des cadres réglementaires liés à l’IA
- Appréhender les responsabilités des acteurs impliqués dans les projets IA
Objectifs opérationnels :
- Identifier les risques éthiques dans un projet IA
- Détecter des biais potentiels dans les données ou les usages
- Poser les bonnes questions lors de la conception ou de l’achat d’une solution IA
- Contribuer à une utilisation responsable et conforme de l’IA
- Participer à la mise en place de bonnes pratiques éthiques en entreprise
Programme de la formation Éthique, biais & conformité des systèmes d’IA
Jour 1 – Enjeux éthiques et biais des systèmes d’IA
Introduction à l’éthique de l’IA
Pourquoi l’éthique est essentielle en IA
Impacts sociétaux et organisationnels
Cas réels de dérives et controverses
Responsabilité humaine et décisions automatisées
Comprendre les biais en IA
Qu’est-ce qu’un biais algorithmique ?
Origine des biais (données, modèles, usages)
Biais humains vs biais techniques
Exemples concrets de biais (recrutement, scoring, recommandations)
Transparence et explicabilité
Pourquoi expliquer les décisions d’une IA ?
Notions de transparence et de traçabilité
Limites de l’explicabilité
Communication autour des systèmes d’IA
Atelier pratique
Analyse d’un cas d’usage IA
Identification des risques éthiques et biais potentiels
Discussion collective
Jour 2 – Conformité, cadre réglementaire et bonnes pratiques
Cadres réglementaires et conformité
Enjeux juridiques liés à l’IA
Protection des données et respect de la vie privée
Responsabilités des organisations
Introduction aux cadres réglementaires émergents
Gouvernance et IA responsable
Gouvernance des projets IA
Rôles et responsabilités
Documentation et traçabilité
Comités éthiques et chartes IA
Bonnes pratiques pour des systèmes d’IA responsables
Intégrer l’éthique dès la conception (ethics by design)
Évaluation des risques et impacts
Sensibilisation et formation des équipes
Suivi et amélioration continue
Atelier pratique
Élaboration d’une checklist éthique et conformité
Analyse d’un projet IA fictif
Proposition de recommandations responsables
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