À mesure que l’intelligence artificielle s’impose dans tous les secteurs, la sécurité des modèles, la résistance aux attaques pendant l’apprentissage et la protection des données sensibles deviennent des enjeux cruciaux pour garantir une IA fiable, éthique et résiliente. Cette UE aborde différents aspects de cette problématique, sous forme de cours magistraux, de TP et de projets : watermarking des modèles d’IA, apprentissage fédéré, fairness de l’IA, la confidentialité différentielles, les données synthétiques, l’IA générative, et les techniques de chiffrement avancées pour protéger les données.
