Machine Learning éthique : limiter les biais algorithmiques

Objectifs

Comprendre les origines et les impacts des biais algorithmiques dans les projets de machine learning
Identifier les étapes critiques où des biais peuvent apparaître dans un modèle IA
Mettre en place des pratiques de conception plus éthiques, transparentes et responsables

Participants

Data scientists, chefs de projet IA, analystes, développeurs, métiers impliqués dans des projets ML ou IA

Pré-requis

Connaissances de base en machine learning et en traitement de données

Programme

Comprendre les différents types de biais dans les systèmes de machine learning
Identifier les sources de biais dans les jeux de données et les modèles
Détecter les discriminations et erreurs systémiques dans les prédictions
Mesurer l’équité des modèles grâce à des métriques et indicateurs adaptés
Appliquer des techniques de réduction et de correction des biais
Intégrer des contraintes d’équité dans les phases d’apprentissage des modèles
Documenter les choix techniques et assurer la transparence des projets IA
Utiliser des outils d’audit et d’explicabilité des modèles de machine learning
Mettre en place une gouvernance responsable des systèmes IA
Intégrer les enjeux réglementaires, éthiques et sociétaux dans les projets IA

Exercices pratiques

Identifier des biais dans un jeu de données ou dans des résultats de prédiction
Comparer l’équité de plusieurs jeux de données selon différents critères
Appliquer une méthode simple de correction ou de rééquilibrage des données

Aptibox

Fiche synthèse des principaux types de biais algorithmiques et des risques associés
Guide des outils open source pour auditer et expliquer les modèles IA
Grille d’analyse éthique pour évaluer un projet de machine learning sensible

Référence

IAF154

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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