Explicabilité de l’IA Générative
Prix inter HT / stagiaire : 2400 €
Pré-requis :
- Connaissances générales sur l’IA ou les LLMs (niveau débutant à intermédiaire)
- Capacité à lire ou construire un prompt / prompt chain
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DETAILS DE LA FORMATION
Syllabus complet-
Pourquoi l’explicabilité est essentielle
Définitions : interprétabilité vs explicabilité
Spécificités des modèles génératifs et des LLMs
Cas d’usage critiques : juridique, médical, RH, finance
Risques liés à l’absence d’explication : confiance, adoption, conformité
Explicabilité des LLMs – limites et leviers
Comment fonctionnent les LLMs : boîtes noires ou systèmes réductibles ?
Prompts, mémoire, outputs : où sont les biais ?
Limitations structurelles :
+ instabilité
+ hallucination
+ manque de traçabilité
Reproductibilité : challenge ou mirage ?
Méthodes d’explicabilité dans le contexte GenAI
Prompt engineering orienté interprétabilité
Approches « chain of thought », step-by-step reasoning
Justification générée vs preuve calculée
Éléments observables dans LangChain : logs, agents, tools
Atelier 1 : Analyse d’une réponse LLM et justification pas-à-pas
Analyse comparative d’une génération correcte et incorrecte
Reconstruction de la chaîne de raisonnement
Visualisation du contexte et du prompt complet
Tracer, comprendre et expliquer via LangChain
Composants traçables dans LangChain : agents, tools, chain logs
Logging, callback handlers, prompt templates explicites
Introduction à TruLens, PromptLayer, Helicone, LangSmith
Création d’un pipeline traçable
Utiliser les ontologies et graphes pour expliquer
Structurer le savoir pour mieux l’expliquer
Graphes de connaissance + LLM = contexte interprétable
Ontologies métiers : support d’explication intelligible pour l’utilisateur
Dialogue entre agent LLM et graphe structuré
Création d’un assistant explicable avec support métier
Conception d’un agent qui justifie ses réponses à partir d’un graphe/ontologie
Rédaction de prompts auto-explicatifs
Journalisation complète de la requête à la réponse
Explicabilité et cadre réglementaire
Ce que demandent le RGPD et l’IA Act (droit à l’explication, transparence)
Obligation de documentation, logs, reproductibilité
Interfaces explicables : comment afficher une justification intelligible
Le rôle de l’explicabilité dans les DPIA et les évaluations de risque
Méthodes d’audit des systèmes GenAI
Créer un log explicatif : prompt + contexte + sources + raisonnement
Contrôle qualité des réponses générées (hallucination, cohérence, biais)
Inclusion d’agents « critique » ou de score d’explication
Évaluation humaine des raisonnements
Atelier final : Construire un système de réponse auditable
Cas : assistant juridique ou RH
Mise en place d’un flux complet avec justification, score de confiance, log d’audit
Démo d’une interface explicative (textuelle + graphique)
- Ce qui est inclus
-
+ Formateur expérimenté
+ Apports structurants
+ Ateliers pratiques
+ Cas d’usage
+ Démo: LangChain, LangSmith, TruLens
+ Simulation d’audit de génération IA (avec scoring et validation humaine)
+ Modèles de prompts explicables
+ Templates d’audit et grille d’analyse
+ Exemples de logs, documents RGPD/AI Act
+ Scripts Python / LangChain avec log et justification - Public concerné
-
+ Équipes Data, IA
+ Equipes produit, juridique
+ equipes conformité, innovation
+ Architectes IA
+ Data scientists
+ PO, auditeurs internes
+ Acteurs impliqués dans la gouvernance et la responsabilité des systèmes IA - Certification et évaluation
-
Pendant la formation, des travaux pratiques et études de cas sont proposés. Cette formation ne propose pas encore de certification.
AVANTAGES. TEMOIGNAGES
- Votre coach Reconvert.
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The Moneytizer, Mexico
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Micropole, France
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DUREE (H)
Durée : 21 heures.
PRIX. DATES. RESERVER
- PRESENTIEL ou CLASSE VIRTUELLE
-
Diffusée en Présentiel ou en Classe Virtuelle, cette formation peut être faite soit en :
1- inter entreprise : avec des stagiaires de plusieurs entreprises,
2- intra entreprise : avec des stagiaires qui sont de la même entreprise.
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Prix inter HT / stagiaire : 2400 €
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