Atelier Validation de Modèles IA

Service Description

Sujets abordés : • Comprendre les spécificités de la validation des modèles d’Intelligence Artificielle • Identifier les différences entre validation d’un SI classique et validation d’un modèle IA • Maîtriser le cycle de vie d’un modèle IA : conception, entraînement, test, déploiement et surveillance • Définir des exigences mesurables : performance, robustesse, explicabilité et sécurité • Garantir la qualité, la traçabilité et l’intégrité des données d’entraînement et de test • Mettre en œuvre une approche basée sur les risques adaptée aux systèmes IA • Gérer les biais algorithmiques et les problématiques d’équité • Structurer la documentation et la traçabilité (datasets, versions, changements) À l’issue de cette formation, vos collaborateurs seront capables de : • Comprendre les enjeux réglementaires et qualité liés aux modèles IA • Définir une stratégie de validation proportionnée au niveau de risque • Identifier les points critiques liés aux données et aux algorithmes • Mettre en place une gouvernance adaptée aux projets IA • Maintenir la conformité et la performance du modèle dans le temps