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XAI : explicabilité modèles IA

Objectifs

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

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

Référence

LAB124

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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