Format : Stage pratique
Répartition du temps : 40% exposés
40% pratique
20% échanges

La formation en détails

Description

Du règlement général sur la protection des données (RGPD) aux scandales médiatiques, les questions d'éthique en data science défraient la chronique. Cette formation a pour objectif de sensibiliser les data scientists et leurs managers aux problèmes pouvant émerger de projets impliquant des données personnelles et des modèles de machine learning.

Des illustrations de cas concrets vous permettront d'appréhender les enjeux et vos leviers d'action pour développer et implémenter des systèmes d'IA plus responsables. Les mises en pratique proposées vous permettront de découvrir et manipuler les principales librairies Python favorisant l'interprétabilité et la vigilance (biais discriminatoires).
 

Objectifs

  • Prendre conscience des problèmes d'éthique en Data Science
  • Découvrir les différentes typologies de problèmes
  • Appréhender les responsabilités de chacun
  • Favoriser l'interprétabilité des modèles
  • Détecter les biais discriminatoires et les corriger

Public cible

  • Data scientist
  • Chief data officer (CDO)
  • Data protection officer (DPO)
  • Manager 
  • Analyste
  • Statisticien

Prérequis

  • Connaissances en data science et machine learning
  • Connaissances de base en programmation ou scripting
  • Quelques notions de statistiques sont un plus

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur la thématique, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.
 

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.
 

Programme détaillé

Jour 1 

PRÉSENTATION CROISÉE ET ATTENTES DES PARTICIPANTS

  • Définition des concepts liées à la Data et à l’Intelligence Artificielle (IA)

PRÉSENTATION DES DIFFÉRENTES TYPOLOGIES DE PROBLEME
  • Responsabilités juridiques
  • Protection des données personnelles
  • Biais discriminatoires
  • Présentation des 5 piliers de l’IA Responsable

INTERPRÉTABILITÉ : POUVOIR EXPLIQUER SES MODÈLES
  • L’interprétabilité pour qui ?
  • Les sources de complexité
  • Le trade-off Performance vs Interprétabilité
  • Les outils (Eli5, Lime, Shap)
  • Mise en pratique : “Démonstration au travers d’un cas d’usage”

LA VIGILANCE : CONNAÎTRE SES DONNÉES
  • L’origine des biais
  • Des vérifications à tous les niveaux
  • Les outils (AI Fairness 360)
  • Mise en pratique : “Démonstration au travers d’un cas d’usage”

CLÔTURE
  • Retour d’expérience
  • Questions/Réponses
  • Évaluation de la session
4.10 / 5

Satisfaction moyenne des participants

Sur la base de 5 avis, collectés en fin de formation.

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Sessions & Inscriptions

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Prochaines sessions
  • le 22/06/2022
    Distanciel
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