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Format : Stage pratique
Niveau Fondamentaux
Répartition du temps : 40% exposés
40% pratique
20% échanges

La formation en détails

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

  • 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 cible

  • 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.
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Profil du formateur

Cette formation est dispensée par un·e ou plusieurs consultant·es d'OCTO Technology ou de son réseau de partenaires, expert·es reconnus des sujets traités.

Le processus de sélection de nos formateurs et formatrices est exigeant et repose sur une évaluation rigoureuse leurs capacités techniques, de leur expérience professionnelle et de leurs compétences pédagogiques.

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.

Afin de valider les compétences acquises lors de la formation, un formulaire d'auto-positionnement est envoyé en amont et en aval de celle-ci.

En l'absence de réponse d'un ou plusieurs participants, un temps sera consacré en ouverture de session pour prendre connaissance du positionnement de chaque stagiaire sur les objectifs pédagogiques évalués.

Une évaluation à chaud est également effectuée en fin de session pour mesurer la satisfaction des stagiaires et un certificat de réalisation leur est adressé individuellement.

Programme détaillé

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

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