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.