Description
Le programme de formation sur les biais algorithmiques vise à sensibiliser les participants aux préjugés involontaires présents dans les systèmes d'intelligence artificielle, ainsi qu'à leur détection et gestion. Il aborde les différents types de biais, leurs impacts sur les individus et la société, ainsi que les implications éthiques liées à leur utilisation. Destiné aux professionnels du secteur technologique et aux décideurs, le cursus propose des méthodes d'évaluation et des stratégies pour atténuer ces biais, favorisant ainsi des systèmes d'IA plus justes et inclusifs.
Objectifs
- Comprendre la nature et les origines des biais algorithmiques dans les systèmes d'IA
- Apprendre à reconnaître les différents types de biais présents dans les données et les modèles d'IA
- Analyser les implications éthiques et sociales des biais algorithmiques
- Évaluer les méthodes pour détecter, mesurer et atténuer les biais dans les systèmes d'IA
- Acquérir des compétences pour promouvoir des pratiques équitables et responsables dans l'utilisation de l'IA
Récapitulatif
Public
Développeur d'IA ainsi que toute personne intéressée par la compréhension et la mitigation des biais algorithmiques dans les systèmes d'intelligence artificielle
Prérequis
Aucun pré-requis technique n'est nécessaire
Une compréhension de base des concepts liés à l'intelligence artificielle est recommandée
Un intérêt pour les questions éthiques et sociales dans les technologies émergentes
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d'un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d'une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d'une formation sur site Entreprise, le client s'engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l'issue de la formation
Programme détaillé
Introduction aux biais algorithmiques
Définitions et exemples de biais dans l'IA
- Introduction aux concepts de biais algorithmiques, en mettant en lumière les préjugés involontaires introduits dans les systèmes d'IA par les données, les algorithmes ou leur mise en œuvre.
- importance de la reconnaissance des biais dans les systèmes d'ia
- Discussion sur l'importance critique de la détection et de la gestion des biais dans les systèmes d'IA pour garantir des décisions justes et équitables.
Types de biais dans l'IA
- biais de sélection, de représentation, de mesure, etc.
- Exploration des différents types de biais qui peuvent affecter les systèmes d'IA, avec des exemples concrets illustrant chaque type.
Études de cas illustrant différents types de biais
- Analyse approfondie de cas pratiques réels mettant en évidence les implications des biais algorithmiques dans divers contextes, tels que le recrutement, la justice prédictive et les systèmes de crédit.
Impacts des biais algorithmiques
- conséquences sur les utilisateurs, les entreprises et la société
- Examen des impacts négatifs des biais algorithmiques sur les individus, les organisations et la société dans son ensemble, avec un accent particulier sur l'injustice et la discrimination potentielles.
Discussion sur les implications éthiques et sociales des biais
- Exploration des questions éthiques et sociales soulevées par l'utilisation des systèmes d'IA affectés par des biais, y compris les droits individuels, la justice sociale et la responsabilité des développeurs.
Évaluation et détection des biais
- méthodes pour évaluer et détecter les biais dans les données et les modèles
- Présentation des techniques et des outils pour évaluer de manière proactive les biais dans les ensembles de données et les modèles d'IA, avec des pratiques recommandées pour assurer des systèmes plus équitables.
Pratiques pour analyser les performances équitables des systèmes d'IA
- Exploration des approches pour mesurer et améliorer la performance équitable des systèmes d'IA, en garantissant des résultats justes et non discriminatoires pour tous les utilisateurs.
Atténuation des biais algorithmiques
- stratégies pour minimiser les biais dans les algorithmes et les décisions
- Discussion sur les stratégies et les techniques disponibles pour atténuer les biais algorithmiques, y compris l'ajustement des données, la diversité des équipes de développement et l'audit régulier des modèles.
Approches pour ajuster les données et les modèles afin de réduire les biais
- Exploration des méthodes pour ajuster les données et les modèles afin de réduire les biais, en garantissant une représentation équitable et précise des différentes populations.
Éthique dans l'IA
- principes éthiques et lignes directrices pour une utilisation responsable de l'ia
- Présentation des principes éthiques essentiels et des lignes directrices pour guider une utilisation responsable de l'IA, en mettant l'accent sur la transparence, la responsabilité et l'équité.
Discussion sur les implications éthiques de la gestion des biais
- Échange sur les implications éthiques de la gestion des biais algorithmiques dans les décisions automatisées, avec une réflexion sur les décisions difficiles et les dilemmes éthiques.
Promotion de la justice et de l'équité
- pratiques pour promouvoir des systèmes d'ia équitables et inclusifs
- Exploration des meilleures pratiques pour promouvoir la justice et l'équité dans les systèmes d'IA, en encourageant la diversité, l'inclusion et la participation communautaire.
Rôle des parties prenantes dans la gouvernance des biais algorithmiques
- Discussion sur le rôle crucial des parties prenantes, y compris les développeurs, les décideurs politiques et la société civile, dans la gouvernance des biais algorithmiques pour assurer des résultats équitables et socialement responsables.
Conclusion et clôture
- récapitulation des points clés de la formation
- Synthèse des principaux concepts abordés lors de la formation sur les biais algorithmiques dans l'IA, mettant en lumière les défis, les solutions et les bonnes pratiques.
- distribution de ressources supplémentaires pour approfondir les connaissances
- Fourniture de ressources supplémentaires, y compris des lectures recommandées et des contacts utiles, pour soutenir un approfondissement continu des connaissances sur les biais algorithmiques dans l'IA.