Renforcer la fiabilité et la sécurité de vos modèles

• Identifier les risques liés aux biais, à la confidentialité et à la robustesse.
• Mettre en œuvre des techniques d’explicabilité (LIME, SHAP).
• Détecter les dérives de données et prévenir les attaques adversariales.
• Documenter les choix et limites du modèle pour assurer la traçabilité.
• Appliquer les référentiels ISO et RGPD liés à la fiabilité IA.

1. Identification des risques et dérives des modèles

• Comprendre les biais, les dérives de données et les erreurs de prédiction.
• Mettre en place des tests de robustesse.
• Mise en pratique : audit d’un modèle existant sur un dataset biaisé.

2. Sécurisation des modèles IA

• Analyser les menaces : vol de données, attaques adversariales.
• Appliquer les bonnes pratiques (chiffrement, contrôle d’accès, sandboxing).
• Mise en pratique : simulation d’une attaque et mise en place de contre-mesures.

3. Explicabilité et transparence des modèles

• Utiliser LIME, SHAP et PDP pour interpréter les résultats.
• Visualiser les contributions des variables et détecter les biais.
• Mise en pratique : analyse d’un modèle de classification avec SHAP

4. Traçabilité et conformité

• Documenter les modèles selon les référentiels ISO 23894 et RGPD.
• Rédiger une fiche de transparence et de limites d’usage.
• Mise en pratique : production d’un rapport complet de fiabilité IA.

Le formateur évalue la progression des participants tout au long de la formation
à travers des échanges, QCM et études de cas. Un test de positionnement ou
une activité de synthèse permet d’évaluer les acquis en début et fin de session