Machine Learning éthique : limiter les biais algorithmiques

Objectifs

Comprendre l’origine et les conséquences des biais dans les modèles de machine learning
Identifier les moments critiques où les biais peuvent apparaître dans un projet IA
Découvrir les bonnes pratiques pour concevoir des modèles plus équitables, transparents et responsables
Mettre en place une démarche éthique et rigoureuse dans la gestion de projets IA

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 algorithmiques : biais de données, biais de modélisation, biais d’usage
Identifier les sources de biais dans les jeux de données : échantillons non représentatifs, données historiques, valeurs manquantes
Détecter les biais dans les résultats produits par les modèles : discriminations, stéréotypes, erreurs systémiques
Utiliser des indicateurs d’équité et des métriques pour mesurer les biais dans les prédictions
Appliquer des méthodes de réduction des biais comme le rééquilibrage des données ou l’ajustement des scores
Intégrer des contraintes d’équité dans les modèles pendant l’apprentissage automatique
Documenter les choix techniques, les limites et les risques pour assurer la transparence du projet
Favoriser la diversité des équipes projet pour mieux anticiper les angles morts éthiques
Mettre en place une gouvernance des modèles pour encadrer leur usage dans le temps
Adopter des outils open source d’audit et d’explicabilité (IBM AI Fairness 360, SHAP, Lime, Fairlearn…)
Sensibiliser les parties prenantes aux impacts sociaux et aux responsabilités liées aux biais algorithmiques
S’inscrire dans une démarche de responsabilité numérique, alignée avec les cadres légaux (RGPD, AI Act)
Étudier des cas réels de biais algorithmiques pour en tirer des enseignements opérationnels

Exercices pratiques

Identifier des biais dans un exemple de données ou de résultats de modèle
Comparer deux jeux de données selon leur équité de répartition par groupe
Appliquer une méthode simple de rééquilibrage pour corriger un biais détecté
Simuler une analyse éthique d’un cas d’usage métier impliquant un scoring ou une prédiction sensible

Aptibox

Fiche repère des types de biais et des points de vigilance dans un projet ML
Mini-guide d’outils et de bibliothèques open source pour auditer et corriger les biais
Grille d’analyse éthique pour évaluer un cas d’usage IA sensible
Ressources clés : cadres réglementaires, bonnes pratiques, exemples inspirants ou critiques

Référence

IAF154

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

Ajouter au panier

Télécharger ce programme

Réserver une séance

Financements

Nous vous aidons dans vos démarches pour financer vos formations. Retrouvez toutes les informations sur les solutions de financement.

Nos forfaits

Nous vous proposons des forfaits/packs d’achat de modules à prix dégressifs, selon la quantité demandée.

Ces modules de 2h sont valables pour nos 5000 aptitudes ( = ateliers de formation 100% sur mesure allant à l’essentiel, tous thèmes confondus, sur tous nos catalogues management, RH, communication, développement personnel, commercial…) et valables également sur toutes nos prestations (séances de coaching, bilan de compétences , feedback 360°, codéveloppement…).

Machine Learning éthique : limiter les biais algorithmiques

Objectifs

Participants

Pré-requis

Programme

Exercices pratiques

Aptibox

Espace client

Prendre RDV

Réservez directement votre séance !

Nous contacter