Formation doctorale transversale

Contenu détaillé attendu

• Concepts clés : responsabilité, consentement, respect des personnes, confidentialité des données.
• Études de cas interdisciplinaires et mises en situation sur manquements à l’intégrité.
• Bonnes pratiques de gestion des données : traçabilité, conservation, sécurité, anonymisation.
• Règles de publication et d’autorat ; procédures en cas de conflit d’intérêts.
• Enjeux juridiques et bonnes pratiques autour de l’IA : identification des biais, vérification des résultats, sécurité des modèles.

Modalités pédagogiques et format

• Sessions modulaires organisées en demi‑journées de 3,5 h, avec possibilité présentiel ou distanciel.
• Activités actives : études de cas, ateliers pratiques, analyse de jeux de données, mises en situation.
• Fourniture d’une plateforme en ligne et des identifiants d’accès lorsque l’action est en distanciel.

Participants, livrables et qualité

• Groupes de 4 à 25 personnes (tarifications selon fourchettes 4–14 / 15–25).
• Feuille d'émargement signée par demi‑journée et attestation de suivi pour toute personne ayant suivi >65% du volume horaire.
• équipe pédagogique identifiée, CV fournis ; preuve QUALIOPI exigée pour les intervenants/organisme.