Module 1
Comprendre les Biais dans l'IA
Comprendre les Biais dans l'IA
10min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Définition du biais en intelligence artificielle et ses impacts sur les décisions automatisées
Types de biais : biais de sélection, biais de mesure, biais algorithmique et leurs manifestations
Exemples réels de biais dans des systèmes IA (recrutement, finance, justice, santé)
Comprendre les conséquences des biais non traités : discrimination, risques légaux, atteinte à la réputation
Identifier les risques éthiques et légaux liés aux systèmes IA biaisés
Module 2
Sources des Biais
Sources des Biais
8min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Biais dans les données d'entraînement : qualité, représentativité et diversité des datasets
Biais dans la conception des modèles et choix algorithmiques
Biais cognitifs des équipes de développement et impact sur les systèmes IA
Biais systémiques et sociétaux reflétés dans les modèles
Auditer les sources de données et évaluer la représentativité pour identifier les angles morts
Module 3
Mesurer l'Équité et le Biais
Mesurer l'Équité et le Biais
6min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Métriques d'équité : parité démographique, égalité des chances, calibration
Outils de détection de biais : AI Fairness 360, Fairlearn, Fairness Indicators, What-If Tool
Benchmarks et tests d'équité pour évaluer les modèles
Démonstrations pratiques de mesure avec outils open source
Interpréter les résultats d'audit et identifier les zones à risque
Module 4
Atténuer les Biais
Atténuer les Biais
6min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Techniques de pré-traitement des données pour réduire les biais en amont
Méthodes d'apprentissage équitables : algorithmes contraints, optimisation multi-objectifs
Post-traitement des prédictions pour améliorer l'équité
Stratégies organisationnelles : gouvernance, comités d'éthique, documentation rigoureuse
Équilibrer performance technique et équité : trade-offs et bonnes pratiques pour une IA responsable