Informations administratives
| Titre | Modèles de confiance et quantification de la confiance |
| Durée | 90 min |
| Module | C |
| Type de leçon | Conférence |
| Focus | Technique — IA future |
| Sujet | Évaluations émergentes pour les modèles HCAI |
Mots-clés
Fiabilité, confiance,
Objectifs d’apprentissage
- Comprendre la confiance en tant que vertu de l’IA
- Comprendre la liste d’évaluation pour une IA digne de confiance (ALTAI)
- Être en mesure d’effectuer une autoévaluation sur la liste ALTAI
Préparation prévue
Événements d’apprentissage à compléter avant
Obligatoire pour les étudiants
- Aucun
Optionnel pour les étudiants
- Liste de l’Altaï
Références et antécédents pour les étudiants
- Floridi, L. (2021). Établir les règles pour la mise en place d’une IA digne de confiance. Éthique, gouvernance et politiques en intelligence artificielle, 41-45.
Recommandé pour les enseignants
- Groupe d’experts de haut niveau sur l’intelligence artificielle, lignes directrices en matière d’éthique pour une IA digne de confiance, Commission européenne, texte, avril 2019. Accès: 26 octobre 2020.
- Zerilli, J., Bhatt, U., & Weller, A. (2022). Comment la transparence module la confiance dans l’intelligence artificielle. Schémas.
Matériel de leçon
Instructions pour les enseignants
- Introduction (10 min)
- Approche européenne de la confiance en l’IA (10 min)
- Agence Humaine et Surveillance (15 min)
- Robustesse technique et sécurité (5 min)
- Confidentialité et gouvernance des données (5 min)
- Transparence (15 min)
- Diversité, non-discrimination et équité (10 min)
- Impact sociétal et environnemental
- Responsabilisation
Esquisse
Remerciements
Aucun
Le programme de master IA centré sur l’humain a été cofinancé par le mécanisme pour l’interconnexion en Europe de l’Union européenne dans le cadre de la subvention CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.