Ce cours présente les principes fondamentaux de l’IA responsable et aide les apprenants à comprendre comment les systèmes d’IA prennent des décisions, où se situent les risques et comment les organisations peuvent mettre en place des solutions d’IA fiables et responsables.

Le cours aborde les notions d’équité, de biais, de transparence, d’explicabilité, de responsabilité et de contrôle humain en matière d’IA à travers des exemples concrets et des activités pratiques. Vous examinerez également les risques liés à l’IA, ses effets néfastes, les boucles de rétroaction et les contrôles opérationnels utilisés pour favoriser un déploiement responsable de l’IA dans des systèmes concrets. À l’issue de ce cours, vous serez capable de : - Expliquer comment les systèmes d’IA génèrent des prédictions et prennent des décisions dans des applications concrètes - Identifier les principes clés d’une IA responsable, notamment l’équité, la transparence, la responsabilité et la supervision - Analyser les risques, les préjudices et les boucles de rétroaction liés à l’IA tout au long du cycle de vie du système d’IA - Évaluer les biais algorithmiques et les compromis en matière d’équité à l’aide de techniques d’audit pratiques - Appliquer des pratiques de transparence et d’explicabilité à l’aide de fiches de modèle et de la documentation relative à l’IA Ce cours s’adresse aux professionnels de l’IA, aux spécialistes des données, aux dirigeants d’entreprise, aux équipes de gouvernance, aux professionnels de la conformité et aux personnes souhaitant se former aux technologies, qui souhaitent comprendre comment construire, évaluer et gérer des systèmes d’IA fiables. Une compréhension de base des concepts d’IA ou d’apprentissage automatique vous aidera à tirer le meilleur parti de votre expérience d’apprentissage, bien qu’aucune connaissance technique avancée ne soit requise. Les apprenants doivent disposer d’une connexion Internet fiable, d’un navigateur Web moderne et d’un accès à des outils standard de productivité et d’apprentissage en IA ; aucun matériel spécialisé n’est requis. Rejoignez-nous pour explorer l’IA responsable et apprendre à concevoir, évaluer et gouverner des systèmes d’IA équitables, transparents, responsables et fiables.