Évaluer les approches d'atténuation et mettre en œuvre des stratégies de réduction des biais permettant d'obtenir des améliorations mesurables.

Ce module explique comment détecter les biais de représentation dans les ensembles de données, mettre en œuvre des stratégies de rééchantillonnage telles que SMOTE, et évaluer leur impact sur les performances du modèle selon les groupes démographiques.

Les apprenants évalueront l'impact des techniques de réduction des biais sur les performances et l'équité des systèmes d'IA, puis communiqueront clairement leurs résultats aux parties prenantes afin de permettre une prise de décision éclairée.

Appliquer un bruit de confidentialité différentielle aux résultats des requêtes et mesurer la consommation du budget de confidentialité (ε - epsilon).

Évaluer si les techniques de protection de la vie privée permettent de maintenir la précision analytique requise pour une tâche de segmentation marketing.

Analyser un modèle au regard des exigences du RGPD et du CCPA, documenter la mise en correspondance des bases légales et générer un rapport d'audit.

Évaluer les lacunes en matière de conformité et établir une feuille de route corrective comprenant des actions classées par ordre de priorité.

Appliquez les valeurs SHAP aux modèles de type « boîte noire » et créez des visualisations de l'importance des caractéristiques prêtes à être présentées à la direction.

Évaluer et comparer les méthodes LIME et SHAP à l'aide d'indicateurs de fidélité et de stabilité afin de procéder à une évaluation systématique de l'explicabilité.

Appliquer des explications contrefactuelles et basées sur des modèles de substitution, tout en évaluant l'exhaustivité de ces explications à l'aide de mesures de fidélité, afin de mettre en place des approches optimales centrées sur les parties prenantes.

Ce module initie les apprenants à la configuration de règles d'alerte au sein d'une plateforme d'intelligence décisionnelle basée sur l'IA, afin de détecter les problèmes de performance et d'exploitation. Les apprenants vérifient également le temps de latence de bout en bout, de la donnée à la décision, afin de garantir des informations pertinentes, fiables et exploitables dans le respect de seuils de performance stricts en temps réel.

Ce module permet aux apprenants d'évaluer les capacités d'une plateforme d'IA en termes d'ergonomie, d'évolutivité et de gouvernance, de synthétiser leurs conclusions dans une fiche d'évaluation structurée et de communiquer efficacement des recommandations fondées sur des données probantes à la direction.

Ce module aide les apprenants à concevoir et à mettre en œuvre un pipeline de streaming Kafka-Spark en temps réel qui surveille les indicateurs clés de performance (KPI), détecte les dépassements de seuils et déclenche automatiquement des décisions fondées sur les données, le tout avec une faible latence et une fiabilité adaptée à un environnement de production.

Ce module permet aux apprenants de mesurer et d'analyser le débit du système et la latence de bout en bout en conditions de charge, de vérifier la conformité des performances par rapport aux SLA définis, et d'identifier les goulots d'étranglement afin de garantir un fonctionnement fiable, évolutif et conforme du système.

Les apprenants mettront en œuvre la programmation mixte-entière afin de minimiser les coûts logistiques dans le cadre de contraintes de délais de livraison et indiqueront le pourcentage d'économies réalisées.

Les participants élaboreront un modèle d'élasticité-prix et simuleront l'impact sur le chiffre d'affaires des règles de tarification dynamique, en visant une augmentation prévue d'au moins 5 %.

Les apprenants évalueront le respect des limites de prix prédéfinies (plafond/plancher) et adapteront les règles en conséquence.

Les apprenants évalueront la sensibilité du plan optimisé aux erreurs de prévision de la demande à l'aide d'une analyse de scénarios.

Vous concevrez et mettrez en œuvre un système complet de prise de décision en matière de tarification dynamique qui intègre l’IA éthique, la conformité en matière de protection de la vie privée, l’explicabilité, la logique de décision en temps réel et l’optimisation de l’offre et des prix au sein d’une solution unique prête à être déployée en production. Vous appliquerez des indicateurs d’équité et des techniques de confidentialité différentielle pour garantir une utilisation responsable des données, générerez des explications basées sur le modèle SHAP pour les décisions de tarification, mettrez en œuvre et validerez des garde-fous de tarification, et concevrez une logique de déclenchement en temps réel pour les mises à jour automatisées des prix. Le système final illustrera l’ensemble du cycle de vie d’un déploiement responsable de l’IA à l’échelle de l’entreprise.