Formation - Cadre juridique de l'intelligence artificielle

Maîtriser les éléments de langage et l’environnement de l’intelligence artificielle et des applications IA

Maîtriser les éléments de langage

• L’ambivalence du concept d’intelligence artificielle
• Les notions d’intelligence artificielle faible et forte
• L’apprentissage machine supervisé et non-supervisé
• Deep learning ou Data-Analytics

Cerner l’état de l’art de l’intelligence artificielle

• Les concepts fondamentaux de reconnaissance faciale, de la parole, de l’écriture, traitement du langage naturel
• Les différentes approches algorithmiques
• Les agents conversationnels : la décision artificielle.
• Data Intelligence : l’enjeu des données (deep learning, apprentissage machine…)

Intégrer l’écosystème de l’intelligence artificielle

• Comprendre l’environnement des technologies de l’intelligence artificielle
• Intégrer la chaîne de valeur

Cerner pas à pas les étapes de la conception à l’implémentation d’applications stratégiques fondées sur les technologies issues de l’intelligence artificielle

Identifier et prioriser les cas d’usage de son domaine ou secteur d’activité

Choisir entre PoC (Proof of Concept) ou pas PoC

Mettre en place un traitement ou une solution algorithmique ou un Chatbot

• Définir les prérequis à la mise en place d’un traitement ou d’une solution algorithmique ou Chatbot
• Mesurer les impacts qui peuvent résulter des problématiques de secret industriel ou de propriété intellectuelle

Mettre en place une solution de reconnaissance faciale

• Définir les prérequis à la mise en place d’une solution de reconnaissance faciale

Mettre en place une solution de reconnaissance vocale ou de traitement du langage naturel

• Définir les prérequis à la mise en place d’une solution de reconnaissance vocale ou de traitement du langage naturel

Exercice d'application : rédaction d’un dossier de spécifications ou d’un dossier de prérequis juridiques pour l’une des solutions

Évaluer les enjeux de la régulation existante, le cas échéant définir une stratégie d’autorégulation et/ou une politique d’éthique et anticiper les risques

Évaluer les enjeux de la régulation existante ou d’une stratégie d’autorégulation

• Définir une stratégie juridique et/ou éthique

Anticiper les risques liés à l’implémentation de nouvelles applications d’intelligence artificielle

• Cartographier les risques d’implémentation de nouvelles applications d’IA

Risk-Management Policy : mettre en place une politique juridique et/ou éthique

• Penser la transparence by design dès la conception d’une solution d’IA
  Repenser les notions d’égalité, de liberté, de responsabilité et définir un cadre de responsabilité

Exercice d'application : rédaction du plan détaillé d’une politique éthique

Partages d’expériences : retour sur l’implémentation de solutions d’IA et les responsabilités des recommandations ou décisions prises à partir de calculs automatisés ou de profils algorithmiques