Tester et fiabiliser les systèmes d’IA : méthodes, outils et pratiques avancées pour une IA de confiance

À mesure que l’IA s’impose dans des usages critiques, la maîtrise de sa fiabilité devient un enjeu majeur. Cette formation apporte une approche structurée pour tester et sécuriser les systèmes d’intelligence artificielle, en intégrant des dimensions clés comme la qualité des données, la robustesse, l’explicabilité et la gestion des risques. Elle présente les méthodes et outils pour évaluer les performances, détecter les biais et fiabiliser les modèles, du Machine Learning aux modèles de langage (LLM), avec une mise en pratique sur des cas concrets afin de garantir des solutions d’IA de confiance.

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