Professionnels utilisant l'IA ou implémentant des solutions à base d'IA : chefs de projet, développeurs, data scientists
Identifier les enjeux éthiques de l'IA dans son contexte professionnel, analyser les sources de biais et leurs impacts, appliquer les principes de transparence et d'explicabilité, mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance et anticiper les évolutions réglementaires
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| Introduction aux principes éthiques de l'IA |
Durée : 2h
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Valeurs fondamentales et cadre réglementaire
Principes éthiques européens de l'IA
Panorama des cadres réglementaires nationaux et internationaux
Responsabilité algorithmique
Atelier théâtral : "Le tribunal des algorithmes" (procès fictif où différents algorithmes sont jugés selon leurs impacts sociétaux)
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| Biais et discrimination |
Durée : 2h
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Sources et types de biais : historiques, de représentation, d'évaluation, de confirmation
Sources multiples : données d'entraînement, conception, déploiement
Impact critique sur les services publics, RH, santé, justice
Métriques d'équité et techniques de mitigation
Atelier interactif collaboratif : "La machine à préjugés" - Jeu de rôle où les équipes conçoivent intentionnellement un système de recommandation biaisé, puis appliquent des techniques de "debugging éthique" pour identifier et corriger les discriminations
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| Transparence, explicabilité et droit à l'explication |
Durée : 1h30
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Différence entre interprétabilité et explicabilité des modèles
Techniques d'XAI (eXplainable AI) : LIME, SHAP, arbres de décision, règles
Obligation d'explication selon le RGPD article 22
Communication adaptée selon les profils d'usagers
Atelier théâtral : "L'entretien impossible" - Simulation d'explications à donner à différents profils d'usagers (senior, adolescent, expert technique) sur des décisions algorithmiques complexes (refus de prêt, diagnostic médical, recommandation)
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| Protection des données et vie privée |
Durée : 30
Méthodes pédagogiques : exposé/échanges
Matériels et moyens : video-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle | Impact du RGPD sur les projets d'IA et contraintes spécifiques
Techniques d'anonymisation, pseudonymisation et préservation de la confidentialité
Minimisation des données et finalité déterminée
Consentement éclairé et droit de retrait dans l'ère de l'IA
Privacy by design et security by design
Jeu de rôle décisionnel : "Les gardiens des données" - Simulation d'un comité d'éthique devant arbitrer des cas d'usage controversés : surveillance urbaine intelligente, IA médicale prédictive, hyperpersonnalisation publicitaire, score social
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| Gouvernance, bonnes pratiques et perspectives réglementaires |
Durée : 1h30
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Structures de gouvernance de l'IA : comités d'éthique, audits algorithmiques
Présentation détaillée de l'AI Act européen : obligations, calendrier, sanctions
Rôle et missions du Délégué à l'Ethique Numérique (DEN) / Data Ethics Officer (DEO)
Outils opérationnels : grilles d'évaluation éthique, check-lists projet, matrice de risques
Evolutions prospectives et standards internationaux émergentsAtelier : élaboration d'un plan d'action personnalisé pour son organisation
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