Description du cours
Ces leçons sur la confidentialité, la sûreté et la sécurité dans l'intelligence artificielle traiteront du règlement général sur la protection des données, du consentement, de la portabilité des données, de la capacité à restreindre le traitement, du droit de rectification et du droit à l'effacement. Vous apprendrez des concepts importants impliquant la fiabilité et la sécurité et découvrirez comment la surveillance peut détecter les risques potentiels et atténuer rapidement les dommages si le système ne fonctionne pas comme souhaité. Ces leçons aborderont également l'importance de la traçabilité pour la sécurité.
En discutant du large éventail de concepts entourant la confidentialité, la sûreté et la sécurité dans l'intelligence artificielle, nous examinerons la valeur et l'influence du Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne entré en vigueur en 2018. Nous examinerons également le lien entre la fiabilité et la sécurité. Pour qu'un système soit sûr, il doit y avoir un certain niveau de fiabilité dans la performance et les décisions prises par le système. Une approche de gestion des risques peut être utilisée pour déterminer quelles procédures de test sont pertinentes pour un domaine donné et déterminer les risques que le système pourrait poser à des considérations importantes comme la protection de la vie privée et les droits de l’homme.
À la fin de ces leçons, vous apprendrez que la sécurité des systèmes d'IA est également liée à l'utilisation non autorisée des données ou du système d'IA. Vous découvrirez que l'utilisation non autorisée peut nuire aux créateurs et aux utilisateurs du système, ce qui explique pourquoi de nombreuses organisations envisagent la sécurité dès la conception dans la mise en œuvre de tout système d'IA.
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre les principes régissant la confidentialité, la sûreté et la sécurité de l'IA, y compris le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l'UE entré en vigueur en 2018
- Expliquer comment la fiabilité et la sécurité sont liées dans les systèmes d'IA
- Décrire comment la surveillance peut détecter les risques potentiels et atténuer rapidement les dommages lorsqu'un système ne fonctionne pas comme souhaité
- Évaluer les principes de sécurité pertinents d'un système d'IA, y compris les problèmes d'utilisation non autorisée des données
- Appliquer les concepts de consentement, de portabilité des données, de limitation du traitement, de droit de rectification et de droit à l'effacement
- Examiner les procédures de test et une approche de gestion des risques pour déterminer les risques qu'un système d'IA pourrait poser
Points clés à retenir
- Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l'UE, entré en vigueur en 2018, aborde le consentement, la portabilité des données, la possibilité de restreindre le traitement, le droit de rectification et le droit à l'effacement.
- Pour qu'un système d'IA soit sûr, il doit y avoir un certain niveau de fiabilité dans les performances et les décisions prises par le système.
- La surveillance peut détecter les risques potentiels et atténuer rapidement les dommages si un système ne fonctionne pas comme souhaité, et la traçabilité est importante pour la sécurité.
- Une approche de gestion des risques peut être utilisée pour déterminer les procédures de test pertinentes et identifier les risques que le système pourrait poser pour des considérations telles que la vie privée et les droits humains.
- La sécurité des systèmes d'IA est liée à l'utilisation non autorisée des données ou du système, ce qui peut causer des dommages aux créateurs et aux utilisateurs, amenant de nombreuses organisations à envisager la sécurité dès la conception (security-by-design).
Foire aux questions
Quels sujets ce cours couvre-t-il ?
Il couvre la confidentialité, la sûreté et la sécurité dans l'intelligence artificielle, y compris le RGPD, le consentement, la portabilité des données, la limitation du traitement, le droit de rectification et d'effacement, la fiabilité et la sécurité, la surveillance, la traçabilité, les procédures de test et la sécurité des données et des résultats.
Que serai-je capable de faire après avoir terminé ce cours ?
Vous comprendrez les principes régissant la confidentialité, la sûreté et la sécurité de l'IA, expliquerez comment la fiabilité et la sécurité sont liées, décrirez comment la surveillance peut détecter les risques et atténuer les dommages, et évaluerez les principes de sécurité pertinents d'un système d'IA.
Que dit le cours sur le lien entre la fiabilité et la sécurité ?
Le cours explique que pour qu'un système soit sûr, il doit y avoir un certain niveau de fiabilité dans les performances et les décisions prises par le système.
Pourquoi la sécurité est-elle importante pour les systèmes d'IA selon ce cours ?
La sécurité des systèmes d'IA est liée à l'utilisation non autorisée des données ou du système d'IA, ce qui peut causer des préjudices aux créateurs et aux utilisateurs, raison pour laquelle de nombreuses organisations prennent en compte la sécurité dès la conception lors de la mise en œuvre.
Quelles leçons sont incluses dans ce cours ?
Les leçons sont : Consentement et Contrôle de l'Utilisation des Données ; Capacité à Restreindre le Traitement ; Droit de Rectification et d'Effacement ; Fiabilité et Résilience des systèmes d'IA ; Procédures de Test ; et Sécurité des Données et des Résultats.
