- Comprendre l’importance de l’explicabilité dans les modèles IA
- Structurer les méthodes pour interpréter et expliquer les décisions
- Assurer confiance et conformité dans l’utilisation des modèles
Objectifs
Participants
Data science, IT, qualité et management
Pré-requis
Notions de machine learning et intelligence artificielle
Programme
- Identifier les modèles IA nécessitant explicabilité et analyse
- Définir les critères d’interprétabilité adaptés aux cas d’usage
- Mettre en place les méthodes XAI pour expliquer les décisions
- Documenter et communiquer les résultats d’explicabilité aux parties prenantes
- Analyser les biais et les limites des modèles IA
- Former les équipes à l’utilisation et interprétation des modèles
- Auditer la performance et la conformité des méthodes XAI
- Intégrer les recommandations dans les processus décisionnels
- Suivre l’évolution des modèles et ajuster les méthodes
- Communiquer les conclusions aux équipes et management
- Renforcer confiance et transparence dans l’usage de l’IA
Exercices pratiques
- Analyser un modèle IA et expliquer ses décisions
- Identifier les biais et limites et proposer améliorations
- Documenter les résultats pour audit et traçabilité
Aptibox
- Guide XAI et explicabilité IA
- Modèle de rapport d’explicabilité
- Check-list analyse et communication
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