Intégration responsable de l'IA générative

L'IA générative offre de nouvelles capacités qui peuvent améliorer les processus d'entreprise, mais son intégration nécessite de comprendre les risques et d'examiner attentivement les implications éthiques, techniques et sociales pour une mise en œuvre responsable.
Format

Cours
en ligne

Expert·e

Simon Blackburn

Date de la séance en direct

12 nov. , 2025

Heure de la séance en direct

12h30 - 15h00

Travail préparatoire individuel

1 Hour

Prix

$225 + taxes

À propos du module

Ce module vise à permettre aux professionnel·le·s d'intégrer de manière responsable des outils d'IA générative dans des systèmes tels que les chatbots d'assistance à la clientèle, les flux de travail de génération de contenu ou les applications de triage. Les participant·e·s exploreront les défis uniques de l'IA générative, apprendront à évaluer les outils d'IA générative, à anticiper et à atténuer les risques tels que l'hallucination ou l'utilisation abusive, et à mettre en œuvre des processus de surveillance efficaces. Grâce à un travail de groupe interactif, les participant·e·s appliqueront leurs connaissances à des scénarios pratiques, en veillant à ce que leur organisation puisse exploiter le potentiel des outils d'IA générative tout en respectant les normes éthiques et opérationnelles.

Objectifs d'apprentissage

Comprendre les risques uniques de l'IA générative : reconnaître en quoi l'IA générative diffère des autres systèmes d'IA.
Évaluer les outils d'IA générative pour déterminer s'ils sont adaptés à l'organisation : Évaluer les outils d'IA générative préconstruits afin de déterminer s'ils sont adaptés à des applications commerciales spécifiques.
Mettre en œuvre des garde-fous techniques : Apprendre des techniques telles que le red-teaming, les tests contradictoires et la prévention du jailbreak pour maintenir la fiabilité du système.
Établir des cadres pour l'examen, mettre en place des garde-fous, responsabiliser les équipes techniques et non techniques.

À qui s'adresse ce module ?

Tous·tes les professionnel.le.s de l'IA, y compris les dirigeant.e.s exécutifs, les scientifiques des données, les ingénieur.e.s ML/AI, les développeur.e.s d'IA, les chef.fe.s de produits d'IA, les consultant.e.s en IA et les investisseur.e.s.

Adapté à tous·tes les participant·e·s , mais recommandé à ceux qui ont une compréhension fondamentale des concepts de l'IA et une connaissance technique de base des systèmes d'IA.


Course Lessons

Simon Blackburn

Simon Blackburn est détenteur d'un doctorat en physique de l'Université de Montréal. Après un bref passage dans l'industrie comme consultant, il réalise un stage post-doctoral sous la supervision de Yoshua Bengio à Mila de 2017 à 2018. Ses travaux de recherche se concentrent sur les applications des modèles de réseaux de neurones de graph (GNN) pour la prédiction de propriétés chimiques pour des molécules. Depuis 2018, il occupe le rôle de scientifique sénior dans l'équipe de recherche appliquée à Mila où il a travaillé avec plusieurs entreprises dans différents domaines avec un intérêt particulier pour les applications scientifiques de l'apprentissage machine.
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