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Data Science : s’approprier les bonnes pratiques de l'Intelligence Artificielle Responsable Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 03/12/2021

Appréhender les enjeux et manipuler les outils
Type : Stage pratique
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 de la formation
  • 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 visé
  • 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 / des Formateur(s)
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
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
Exposé (%)
40
Pratique (%)
40
Echanges (%)
20

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