Éthique et Réglementation de l’IA et de la Data

Introduction à l’éthique de l’IA et de la Data

• Définition et principes de l’éthique numérique
• Enjeux sociétaux et économiques liés à l’IA
• Études de cas : IA et décisions biaisées

Biais algorithmiques et discrimination

• Comprendre l’origine des biais dans les algorithmes
• Exemples de biais connus (recrutement, reconnaissance faciale, etc.)
• Méthodes pour atténuer les biais et garantir l’équité

Transparence, explicabilité et responsabilité

• Pourquoi l’IA doit être compréhensible ?
• Notions de "boîte noire" et d’interprétabilité des modèles
• Accountability et responsabilité des décisions prises par IA

Panorama des réglementations encadrant l’IA et la Data

• Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD)
• IA Act de l’Union Européenne
• Normes et recommandations internationales (OCDE, UNESCO)

Protection des données personnelles et vie privée

• Droits des citoyens et obligations des entreprises
• Consentement, droit à l’oubli, portabilité des données
• Sécurité des données et mesures de conformité

Responsabilité légale et sanctions en cas de non-conformité

• Cas d’usage et jurisprudence récente
• Conséquences pour les entreprises et dirigeants
• Bonnes pratiques pour éviter les risques légaux

Atelier de synthèse : Élaboration d’une charte éthique et mise en conformité

• Définition des engagements éthiques d’une organisation
• Identification des axes d’amélioration dans une entreprise
• Recommandations et plan d’action pour une IA responsable