Dans un monde où l’intelligence artificielle influence de plus en plus nos décisions – du recrutement à la santé, en passant par la finance ou la justice – il devient essentiel de comprendre et de maîtriser les biais algorithmiques. Notre formation vous permet d’identifier les dérives possibles de l’IA et d’agir concrètement pour concevoir, utiliser et encadrer des systèmes d’IA plus justes, transparents et inclusifs.
Cette formation permet aux entreprises, collectivités et professionnels du numérique, de la data des ressources humaines ou du secteur public de développer une culture éthique de l’IA en apprenant à identifier, anticiper et limiter les biais grâce à une approche active.
1. Introduction à l’IA et à ses mécanismes
- Comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle : définitions, grands courants (symbolique, machine learning, deep learning) et fonctionnement général.
- Identifier les étapes de conception d’un système d’IA pour mieux saisir où et comment peuvent apparaître les biais de l’intelligence artificielle.
- Appréhender les liens entre données, algorithmes et décisions automatisées, dans des domaines variés : RH, finance, santé, marketing…
2. Comprendre les biais algorithmiques
- Définir ce que sont les biais de l’IA et en comprendre les origines : biais humains reproduits, défauts dans les jeux de données, erreurs de conception, biais systémiques.
- Explorer les différents types de biais : biais de sélection, biais de confirmation, biais d’automatisation, biais de représentativité…
- Étudier des exemples concrets où les biais de l’intelligence artificielle ont eu un impact significatif sur les décisions (recrutement, reconnaissance faciale, notation de crédit…).
3. Diagnostic et évaluation des biais
- Apprendre à détecter les biais dans un projet d’intelligence artificielle : quels signaux d’alerte surveiller ? Quels outils utiliser ?
- Réaliser un diagnostic éthique : audit des données d’apprentissage, analyse du modèle, identification des parties prenantes potentiellement discriminées.
- Participer à des ateliers pratiques d’analyse critique : mise en situation sur des cas réels d’IA biaisée pour développer une posture réflexive.
4. Limiter les biais de l’IA : stratégies et bonnes pratiques
- Intégrer des principes de conception inclusive dès le début d’un projet d’IA : diversité des équipes, choix des variables, contrôle qualité des données.
- Mettre en place des garde-fous pour limiter les biais de l’intelligence artificielle : transparence des algorithmes, explicabilité, mécanismes de recours.
- Explorer des démarches concrètes pour faire de la lutte contre les biais un levier de performance et de confiance au sein de l’organisation.
5. Vers une IA responsable
- Connaître les principaux cadres juridiques et éthiques liés aux biais de l’IA : RGPD, AI Act, lignes directrices européennes, normes en construction.
- Se repérer dans les outils existants : labels éthiques, chartes internes, référentiels d’audit, guides de bonnes pratiques sectoriels.
- Identifier des cas d’usage positifs et des innovations responsables qui montrent que réduire les biais de l’IA est un enjeu d’avenir pour l’équité et la durabilité.
Documentation
Nous donnons à nos stagiaires les diaporamas présentés au format numérique et, en fonction des sessions, les photos de la facilitation graphique faite en direct, un cahier pédagogique et/ou des fiches outils.
Méthodes mobilisées
Chaque formation est conçue sur-mesure et s'appuie sur les techniques actuelles et adaptées.
Chaque concept fait l'objet d'une mise en pratique via des exercices, mises en situation, vidéos, jeux de rôles, questionnaires, etc.
Nous utilisons la pédagogie inversée parce que nous sommes convaincus qu’elle permet un impact plus durable de la formation. Nous adoptons une posture de facilitateur d’échanges et de ressources. Nous souhaitons que le groupe expérimente l’intelligence collective afin de ne pas se trouver en dépendance du formateur.
Nos formateurs sont formés à la facilitation graphique.
Evaluation
Evaluation de l’acquisition des compétences via mises en pratique et exercices pendant la formation.
Evaluation de la formation à chaud par chaque participant.
Taux de
satisfaction client
sur nos formations Formations en 2024
Résultats obtenus auprès de
personnes formées
