Préparation des données, qualité des données et utilisation sûre des données pour l’intelligence artificielle
Traite de la préparation sécurisée des données pour les applications d’IA selon des critères de qualité, la standardisation, l’utilisation autorisée et les principes d’anonymisation.
Contenu de la formation
- Indicateurs de qualité des données
- Nettoyage–standardisation
- Dictionnaire de données
- Utilisation autorisée des données
- Anonymisation/pseudonymisation et traçabilité des données
À la fin de cette formation, les participants
- Sera en mesure d’évaluer, à l’aide de critères concrets, l’impact de la qualité des données sur la performance des applications d’IA.
- Sera en mesure de produire des jeux de données adaptés à l’utilisation de modèles ou de l’IA générative en standardisant les étapes de préparation des données.
- Sera en mesure de connaître les limites du partage interne des données et d'appliquer les principes d'autorisation et de sécurité.
- Sera en mesure de développer une approche de traitement des données qui préserve leur valeur analytique par des méthodes conformes à la protection des données personnelles.
- Sera en mesure d’indiquer sur quelles données repose chaque résultat en assurant la traçabilité des données.
Ainsi, un socle de données fiable, auditable et conforme pour l’intelligence artificielle sera mis en place.