Objectifs : Les industriels qui développent des systèmes critiques sont pressés de tirer profit des performances de l'IA moderne pour ouvrir la voie à l’introduction de capacités nouvelles dans leurs systèmes. Mais la seule performance n’est pas suffisante quand on parle de systèmes critiques avec des contraintes de qualification voire de certification. L’IA doit alors posséder des propriétés telles que : robustesse, garanties, explicabilité, … Ils doivent "ouvrir la boîte" et en comprendre le contenu, qualifier leurs systèmes, anticiper la création de normes ou d'exigences de certification.
Cette formation a pour objectif de sensibiliser les participants aux limitations et possibilités de l’IA pour les systèmes critiques.
Public concerné : ingénieurs et techniciens supérieurs en poste
Prérequis : Bac + 5 avec connaissances en mathématiques
Il est souhaitable de disposer d’une bonne culture algorithmique et des connaissances de bases en techniques d’Intelligence Artificielle.
Compétences acquises durant la formation : À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
Comprendre les enjeux spécifiques de la certification ou de la qualification des systèmes basés sur l'IA ;
Connaitre les limites de l’état de l’art actuel en machine learning ;
Connaitre les principales initiatives normatives et de recherche en cours sur le sujet.
Métiers et activité professionnelle visés : Ingénieurs R&D ou bureau d'étude
Durée et modalités : 3 jours
Commentaires : formation continue existante
effectif max : 12 personnes