Fiabiliser les Projets d'I.A : Identifier les Erreurs, Sécuriser les Résultats
Salle : Salle de conférence 4
Description
Cette session explore les bonnes pratiques pour fiabiliser les modèles, depuis l’identification des erreurs (biais, hallucinations, dérives de performance) jusqu’à la mise en place de garde-fous pour sécuriser les résultats en production. Méthodes d’évaluation, monitoring en continu, choix d’architectures robustes, gouvernance des données : autant de leviers pour construire une I.A. utile, responsable et réellement exploitable par les métiers.
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