- 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
Objectifs
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
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