AI-900 : Examen de pratique de l'IA de Microsoft Azure 2025

Inclusion dans une solution d'IA

L'inclusion dans une solution d'IA est essentiellement importante pour garantir que les systèmes d'IA soient accessibles et équitables pour tous les groupes de la population. Cela implique :

• Diversité des données : Assurer que les ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles sont variés et représentatifs de la diversité humaine, afin d'éviter les biais inhérents aux données.
• Transparence dans les algorithmes : Fournir des explications claires sur comment les modèles prennent leurs décisions pour que les utilisateurs puissent comprendre et faire confiance à la technologie.
• Respect de la vie privée et des réglementations : Mettre en œuvre des pratiques qui respectent l'intégrité personnelle, telles que le GDPR pour les données européennes.
• Accessibilité : S'assurer que les interfaces utilisateur et les systèmes d'IA sont accessibles aux personnes avec différentes capacités.
• Évaluation continue : Surveiller et évaluer régulièrement l'impact des solutions d'IA pour s'assurer qu'elles ne renforcent pas les inégalités ou les stéréotypes existants.

Transparence dans une solution d'IA

La transparence dans une solution d'IA concerne la capacité de rendre compréhensible le fonctionnement interne des systèmes d'IA aux utilisateurs et autres parties prenantes. Cela comprend :

• Explication des modèles : Fournir des informations sur ce qui est pris en compte par les algorithmes, comment ils sont interprétés et comment ils arrivent à des conclusions ou des prédictions.
• Interfaces exploratoires : Offrir des outils pour que les utilisateurs puissent expérimenter et comprendre les réponses du système d'IA.
• Rapports de responsabilité : Documenter et divulguer les décisions prises par le système, y compris la provenance et la fiabilabilité des données utilisées.
• Mesures de confiance : Évaluer et communiquer l'incertitude ou les erreurs potentielles du système d'IA.

Responsabilité dans une solution d'IA

La responsabilité dans une solution d'IA implique le développement et la mise en œuvre de systèmes qui sont éthiques, justes et respectueux des droits individuels et collectifs. Cela inclut :

• Conformité aux réglementations : S'assurer que les solutions d'IA respectent toutes les lois et réglementations pertinentes, y compris les lois sur la vie privée et l'égalité.
• Prévention des abus : Mettre en place des garde-fous pour empêcher l'utilisation malveillante ou abusive des technologies d'IA.
• Évaluation éthique : Effectuer une évaluation rigoureuse de la manière dont les systèmes d'IA influencent les individus et les sociétés, et ajuster les systèmes pour minimiser tout potentiel de nuisance.
• Engagement continu : S'engager à suivre l'évolution du domaine de l'IA et à adapter les pratiques en conséquence pour maintenir des standards élevés de responsabilité.

IA générative sur Azure

L'IA générative sur Azure, comme le service OpenAI, est une technologie avancée qui peut générer du texte, du code ou des images en réponse à des entrées données. Les capacités d'Azure OpenAI Service incluent :

• Génération de langage naturel : Création de textes cohérents et pertinents qui imitent le langage humain.
• Génération de code : Production de morceaux de code dans divers langages de programmation, tels que Python ou Java.
• Génération d'images : Création d'images réalistes ou stylisées en réponse à des descriptions textuelles.

Ces services nécessitent une compréhension approfondie des implications éthiques et de responsabilité, notamment en ce qui concerne l'authenticité du contenu généré, la propriété intellectuelle, les questions de droits d'auteur et le respect de l'intégrité des données.

Azure AI Fundamentals (Cours AI-900)

Le cours AI-900 "Microsoft Azure AI Fundamentals" est conçu pour fournir aux étudiants une compréhension approfondie des concepts d'intelligence artificielle et de leurs applications pratiques dans l'environnement Microsoft Azure. Le programme couvre :

• Concepts fondamentaux : Explication des types de l'IA, y compris l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et l'IA générative.
• Outils et services Azure : Introduction aux services Azure AI, tels que Azure Machine Learning, Azure Bot Service, Azure Cognitive Services et Azure OpenAI Service.
• Meilleures pratiques de mise en œuvre : Guidance sur la façon d'utiliser ces services pour construire des solutions d'IA efficaces et responsables.
• Éthique et conformité : Discussion sur les aspects éthiques et légaux de l'IA, y compris l'inclusion, la transparence et la responsabilité.

En complétant ce cours, les étudiants acquerront les compétences nécessaires pour créer des solutions d'IA à l'aide de Microsoft Azure et seront équipés pour naviguer dans le domaine en constante évolution de l'intelligence artificielle.