Ethique de l'IA
Module 2 : Les notions de biais et d'équité dans le machine learning

Module 3 : Contraindre l'apprentissage normative

Module 4 : Les justifications morales et politiques des métriques et des approches

Module 5 : Réponses institutionnelles

Module 6 : Qu'est-ce que la transparence, l'interprétabilité

Culture juridique de l'IA et de la robotique

En réalisant cette formation, vous allez suivre deux SPOCs sur les enjeux éthiques et juridiques de l'IA : Sur l'éthique : Comprendre les critères d'équité dans les problèmes de classification Pratiquer une diversité de méthodes pour détecter, mesurer et atténuer les biais. Fournir des connaissances de base sur le contexte juridique et la normalisation technique de l'équité dans le machine learning. Relier la philosophie politique au formalisme mathématique de l'équité. Développer une approche réflexive et critique de l'équité dans le machine learning. Sur le juridique: Revisiter les enjeux et les impacts de l'IA grâce à l'instrument juridique. Identifier les acteurs réglementaires et les politiques liés à l'usage de ces technologies. Comprendre l'IA et ses applications, en particulier dans la robotique, via l'analyse de ses définitions et de ses classifications. Connaître l'environnement normatif des technologies émergentes. Garantir aux opérateurs et décideurs la compréhension de l'écosystème d'IA et les perspectives de son évolution.

Grace au certificat comprenant ces deux cours en ligne les apprenants auront: Une solide compréhension des enjeux éthiques et juridique de l'IA Un certificat correspondant au bloc de compétence 1 de la certification Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle enregistrée au RNCP38584