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Équité algorithmique santé : biais et garde-fous

Objectifs

Définir les responsabilités dans la gouvernance des données pharmaceutiques critiques
Structurer le suivi et la qualité des données pour chaque domaine
Assurer la conformité et la fiabilité des données pour la prise de décision

Participants

Data science, IT, qualité et management

Pré-requis

Notions de machine learning et éthique IA

Programme

Identifier sources de biais dans les modèles IA santé
Analyser impact des biais sur décisions et résultats cliniques
Mettre en place méthodes pour détecter et corriger biais
Documenter analyses et mesures correctives appliquées
Auditer performance et équité des modèles déployés
Coordonner équipes pour implémenter garde-fous et recommandations
Suivre évolution des modèles et ajuster méthodologie
Communiquer résultats aux parties prenantes et instances éthiques
Former équipes à l’équité et à l’analyse des biais
Mettre en œuvre indicateurs de suivi des biais IA
Renforcer confiance et transparence dans utilisation de l’IA

Exercices pratiques

Analyser un modèle IA pour identifier biais éventuels
Proposer mesures correctives et garde-fous
Documenter résultats et actions pour auditabilité

Aptibox

Guide équité algorithmique
Modèle analyse biais
Check-list garde-fous et suivi

Référence

LAB137

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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