Objectifs
- Comprendre les principes de l’IA explicable
- Identifier les enjeux de transparence et confiance
- Appréhender l’interprétation des décisions des modèles
Participants
Tous profils souhaitant maîtriser l’IA explicable en banque
Pré-requis
Aucun
Programme
- Définir l’Explainable AI et ses objectifs
- Identifier les techniques XAI appliquées à la banque
- Comprendre l’importance de la transparence dans les modèles
- Analyser les impacts sur la confiance et adoption
- Appréhender les limites et risques de XAI
- Identifier les méthodes de visualisation et interprétation
- Comprendre l’intégration dans la conformité réglementaire
- Analyser des exemples d’explicabilité sur scoring et fraude
- Appréhender les bonnes pratiques et standards XAI
- Identifier les indicateurs de performance explicables
- Situer XAI dans la gouvernance et pilotage des modèles
Exercices pratiques
- Analyser un modèle bancaire avec approche XAI
- Identifier les éléments explicatifs pertinents
- Illustrer la communication des résultats à un comité
Aptibox
- Check-list des techniques XAI
- Synthèse des bénéfices et limites de l’IA explicable
- Fiche pratique d’interprétation et reporting
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