Formation par thème
Qualité et éthique
Vérification des sorties, biais, propriété intellectuelle, transparence : le parcours qui garde l'humain responsable de la qualité et de l'équité de ce que produit l'IA.
Pourquoi ce parcours
L'objectivité apparente de l'IA est un piège.
Une source citée peut être inventée, un biais d'entraînement se transmet sans bruit, et une création issue d'un simple prompt n'est généralement pas protégeable. Ce parcours installe la « confiance zéro » face aux livrables, le repérage des biais et les bons réflexes de transparence.
Les modules de ce parcours
Vérifier une sortie d'IA : sources, chiffres, citations
M15
Adopter la « confiance zéro » face aux livrables de l'IA.
Une source citée par l'IA peut être inventée : on remonte au document original et on recalcule les chiffres. Vérifier une sortie avec une autre IA est risqué.
S'inscrireBiais et équité : origines et repérage
M16
Comprendre l'origine des biais et déjouer l'objectivité apparente.
Les biais proviennent des données d'entraînement, qui reflètent des préjugés humains. On les réduit par une supervision diversifiée et des tests sur différents scénarios.
S'inscrirePropriété intellectuelle et contenu généré
M17
Cerner le flou du droit d'auteur et le risque de contrefaçon.
Une création issue d'un simple prompt n'est généralement pas protégeable, faute d'apport humain. La valeur juridique vient de la contribution créative, pas de la longueur du prompt.
S'inscrireTransparence : quand et comment divulguer l'usage de l'IA
M18
Savoir quand la divulgation est obligatoire et comment la formuler.
On informe les gens qu'ils interagissent avec une IA et on assume son usage tout en affirmant la validation humaine. Pour une aide de bas niveau, la divulgation reste optionnelle.
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