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Chaine de valeur de la donnée dans le management de l'IA

Durée

14h

Niveau

Perfectionnement

reference

S42P003

Programme
Objectifs
Public
Détails

Collecte et traitement des données pour l’entraînement des IA

  • Sources de données :
    • Données structurées vs non structurées
    • Bases de données publiques et privées
  • Aspects juridiques de la collecte :
    • RGPD et autres régulations
    • Consentement et anonymisation
  • Traitement des données :
    • Préparation et nettoyage des données
    • Techniques de prétraitement (normalisation, réduction de dimensionnalité)
  • Réseaux de collecte et effets de réseau :
    • Définition et importance des réseaux de collecte (IoT, plateformes en ligne)
    • Types d’effets de réseau (directs et indirects)
    • Impact sur la qualité et la quantité des données collectées
    • Considérations juridiques et éthiques (propriété, partage, accès)

Déploiement et intégration des IA chez les clients

  • Étapes du déploiement : développement, test, mise en production
  • Intégration dans les systèmes existants : compatibilité, interopérabilité, gestion du changement et formation des utilisateurs
  • Aspects juridiques du déploiement : responsabilité, conformité, sécurité et confidentialité des données
  • Utilisation de l’IaaS tierce (AWS, Azure, Google Cloud) :
    • Définition et avantages de l’IaaS pour le déploiement des IA
    • Conséquences juridiques et contractuelles
    • Protection des données sensibles et conformité réglementaire (RGPD, CCPA, etc.)
    • Transfert de données transfrontaliers et localisation des centres de données
    • Sécurité des données
    • Audit et conformité
    • Contrats et clauses spécifiques

  • Identifier et comprendre les différentes sources de données disponibles pour l’entraînement des modèles d’IA.
  • Maîtriser les techniques de collecte, de nettoyage et de préparation des données pour l’analyse et l’apprentissage automatique.
  • Apprendre les meilleures pratiques pour assurer la confidentialité et la sécurité des données collectées et traitées.
  • Apprendre à identifier les risques juridiques potentiels associés aux projets d’IA, y compris les questions de conformité, de propriété intellectuelle et de responsabilité.

  • Ingénieurs et développeurs
  • Business Developpers
  • Managers ou chargés de projets
  • Chargés d’affaires ou de valorisation
  • Juristes
  • Ingénieurs brevet
  • Tout professionnel pour lequel l’IA est une véritable composante de son activité (Utilisateurs ou Générateurs d’IA)
Prérequis

Avoir suivi le Module 2 : Protection et réglementation de l’IA

Méthodes

  • Cours magistral
  • Étude de cas ou cas pratique
  • Travaux de groupe en atelier
Évaluation

  • Quiz
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Questions fréquentes

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