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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 1 · AI Act

Risque limité, minimal et modèles à usage général

(hors fiches : règlement, tout le contenu de cette leçon)

Risque limité : la transparence

L'article 50 impose d'informer : une personne doit savoir qu'elle interagit avec une IA (chatbot), les contenus générés ou truqués (hypertrucages, textes, images) doivent être signalés comme tels, et les personnes exposées à la reconnaissance des émotions ou à la catégorisation biométrique doivent en être informées. Pas d'exigences lourdes de conformité : l'enjeu est la clarté pour l'utilisateur.

Risque minimal

Tout le reste (filtre anti-spam, IA de jeu vidéo...) : aucune obligation spécifique. Le règlement encourage des codes de conduite volontaires.

Modèles d'IA à usage général (GPAI)

Les modèles généralistes (grands modèles de langage, par exemple) suivent un régime à part : documentation technique, information des fournisseurs en aval, politique de respect du droit d'auteur, résumé des données d'entraînement. Ceux jugés à risque systémique (présomption au-delà de 10^25 opérations de calcul d'entraînement) ont des obligations renforcées : évaluations, signalement d'incidents graves, cybersécurité.

Vérifie que tu as compris

Un assistant conversationnel de service client, sans usage listé en Annexe III, relève plutôt de quel niveau ?

Vérifie que tu as compris

Qu'est-ce qui distingue un modèle à usage général du reste de la classification ?