Dimensions d’une gestion responsable des données

Le lancement de tout projet implique de comprendre comment intégrer et appliquer les dimensions d’une gestion responsable des données. Cela garantit un développement et un déploiement éthiques des outils d’IA et renforce la confiance du public.

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Gestion responsable des données pour l’IA

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IntermédiaireNiveau de compétence

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Découvrez la théorie essentielle de la gestion responsable des données en IA. Vous passerez en revue des dimensions clés comme la sécurité, la transparence, l’équité, et bien plus, avant de définir les métriques et les défis associés à ces dimensions et de comprendre comment concilier l’IA responsable avec d’autres exigences métiers et techniques.

Exercise 1: Dimensions des données responsables Exercise 2: Développer une IA de manière responsable Exercise 3: Dimensions d’une gestion responsable des données

Exercice en cours

Exercise 4: Mesures de l’IA responsable Exercise 5: Planifier un projet d’IA responsable Exercise 6: Utilisation responsable des données Exercise 7: Équité dans les projets d’IA Exercise 8: Défis de l’IA responsable Exercise 9: Arbitrages en Responsible AI Exercise 10: Devoirs professionnels et conduite éthique

La régulation des données est indispensable à la légalité de tout projet d’IA. Découvrez les principales réglementations, les licences tierces, et les stratégies de conformité pour le consentement éclairé et les accords de partage de données (avec un conseil juridique). Enfin, vous verrez comment élaborer des stratégies solides de gouvernance des données et des plans de gestion afin d’assurer la conformité de votre projet tout au long de son cycle de vie.

Exercise 1: Aperçu de la réglementation sur les données Exercise 2: Lois sur la protection des données Exercise 3: Réglementation des données dans un projet Exercise 4: Conformité des données Exercise 5: Droits des propriétaires de données et conformité Exercise 6: Data Use Agreements (DUA)Exercise 7: Licences tierces Exercise 8: Types de licences Exercise 9: Contrats de licence Exercise 10: Choisir une licence Exercise 11: Gouvernance des données et plan de gestion des données (DMP)Exercise 12: Gestion des données Exercise 13: Composants d’un DMP

Apprenez à sélectionner et intégrer des sources de données de manière responsable en comprenant l’importance de l’origine, de la nature et de la temporalité des données, avec un accent sur la conformité juridique, la diversité et l’équité. En explorant les types de biais et leurs origines, vous étudierez l’équité et la représentativité des données pour constituer un jeu de données complet pour la modélisation.

Exercise 1: Sources de données Exercise 2: Types de sources de données Exercise 3: Source de données et dimensions de responsabilité Exercise 4: Limites des sources de données Exercise 5: Limites des sources de données Exercise 6: Sources de données et biais Exercise 7: Sélection des sources de données Exercise 8: Évaluation des sources de données Exercise 9: Augmentation des données Exercise 10: Intégration des données Exercise 11: Étapes d’intégration des données Exercise 12: Risques et avantages de l’intégration de données

Comprenez les audits de données, la validation des données et l’atténuation des biais. Le prétraitement des données et la détection des biais pendant la modélisation ne semblent pas très amusants, mais simplifions-les grâce à des approches éprouvées et des techniques fiables !

Exercise 1: Audit des données Exercise 2: Audit des données dans le cycle de vie du projet Exercise 3: Besoin d’un audit de données Exercise 4: Validation des données Exercise 5: Définir la validation des données Exercise 6: Approches de validation des données Exercise 7: Bonnes pratiques de validation des données Exercise 8: Analyse par sous-groupes Exercise 9: Validation des données dans le projet Exercise 10: Prétraitement et biais Exercise 11: Réduction des biais Exercise 12: Stratégies de mitigation Exercise 13: Mitigation des biais tout au long du cycle de vie du projet Exercise 14: Conséquences de l’atténuation des biais Exercise 15: Biais après le déploiement Exercise 16: Félicitations !