Tester et fiabiliser les systèmes d’IA : méthodes, outils et pratiques avancées pour une IA de confiance
À mesure que l’IA s’impose au cœur des produits, services et processus métiers, notamment dans des usages critiques, la maîtrise de ses risques devient stratégique. Fiabilité, qualité des données, robustesse, explicabilité et conformité dépassent le cadre du test logiciel classique. Cette formation propose une approche structurée et opérationnelle du test des systèmes d’IA, des modèles de Machine Learning aux modèles de langage (LLMs). Elle combine fondements théoriques, méthodes éprouvées et mises en pratique pour garantir une IA de confiance.
OBJECTIFS
Comprendre les spécificités du test logiciel appliqué à l’IA.
Identifier les risques et les principales vulnérabilités de l’IA.
Connaître et mettre en œuvre les méthodes d’évaluation, de test et de vérification pertinentes.
Intégrer les bonnes pratiques de développement en IA et de MLOPS pour une IA fiable.
PUBLIC VISE
Chefs de projet et responsables techniques.
Ingénieurs et développeurs en IA.
Profils souhaitant renforcer leurs compétences en qualité des systèmes d’IA.
PREREQUIS
Connaissance des fondamentaux en IA et du langage de programmation Python nécessaire.
Un PC avec webcam, haut-parleur et micro et une liaison Internet sont requis.
INTERVENANT
Doctorante spécialisée en test pour l’IA.
Le programme CAP’TRONIC aide, chaque année, 400 entreprises à monter en compétences sur les technologies liées aux systèmes électroniques et logiciel embarqué.
PRIX
Non-adhérent : 1400 € HT
Adhérent CAP’TRONIC : 1100 € HT
Remarque : Notre certification QUALIOPI vous garantit un process certifié sur nos actions de formation et permet un financement des formations CAP’TRONIC par votre Opérateur de Compétences (OPCO) hors CPF.
PROGRAMME
Jour 1
Tour de Table
Les enjeux du test de l’IA
Qu’est-ce que le test logiciel ?
Pourquoi a-t-on besoin de tester l’IA ?
Quelle(s) différence(s) avec les logiciels classiques ?
Propriétés d’une IA de confiance
Qu’est-ce qu’une IA de confiance ?
Qualité des données
Ethique et équité
Explicabilité, interprétabilité
Sécurité, sureté et robustesse
Travaux pratiques : mise en œuvre d’outils pour l’équité et l’explicabilité
Jour 2
Méthodes de vérification formelle
Qu’est-ce qu’une méthode formelle ?
Propagation des limites : approximation linéaire et interprétation abstraite
Solveurs : SMT et MILP
Méthode de branch-and-bound
Bilan : comparaison des méthodes
Démonstration : mise en œuvre de méthodes de vérification formelle
Développer une IA de confiance
Règlementation européenne : AI Act
Environnement normatif pour l’IA
Bonnes pratiques et MLOps
Bonnes pratiques de sécurité
Tour de table
Le découpage de la formation est proposé à titre indicatif et pourra être adapté.
ORGANISATION
MOYENS PEDAGOGIQUES
Outil de visioconférence. Support de cours. Etude de cas. . Une assistance pédagogique sur le cours sera assurée par le formateur pendant 1 mois à l’issue de la formation.
MOYENS PERMETTANT D’APPRECIER LES RESULTATS DE L’ACTION
Evaluation de l’action de formation par l’envoi d’un questionnaire de satisfaction à chaud à l’issue de la formation, puis d’un questionnaire à froid quelques semaines après la formation.
MOYEN PERMETTANT DE SUIVRE L’EXECUTION DE L’ACTION
Evaluation des connaissances via un questionnaire avant et après la formation.
SANCTION DE LA FORMATION
Attestation d’assiduité.
RENSEIGNEMENTS ET INSCRIPTION
Darlane COUTURIER, couturier@captronic.fr - 06 37 46 07 65
Pour toute question y compris les conditions d’accès pour les publics en situation de handicap.
👉 Préinscription en ligne
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Informations mises à jour le 14/01/2026