Déjouer les biais de l’IA par la pensée critique

À l'issue de cette formation, les apprenants seront capables de :

• Identifier les fondements de l'esprit critique
• Comprendre les biais cognitifs et algorithmiques
• Adopter une posture critique, éthique et stratégique face à l'Intelligence Artificielle Générative (IAG)

Toute personne souhaitant renforcer son esprit critique face à l'IA.

Aucun.

Chapitre 1 : Fondements de l’esprit critique

• Heuristiques et raccourcis mentaux (availability, representativeness)
• Raisonnement scientifique : falsifiabilité, corrélation vs causalité
• Outils pratiques : grille de lecture critique, checklist de questionnement

Chapitre 2 : Biais algorithmiques

• Sources de biais : données, modèle, processus de déploiement
• Études de cas notables : recrutement, crédit, reconnaissance faciale
• Conséquences légales et réputationnelles pour l’organisation

Chapitre 3 : Détection & mitigation

• Méthodes d’audit : tests contrafactuels, fairness metrics
• Outils d’explicabilité (LIME, SHAP) et visualisation
• Stratégies de réduction : équilibrage des données, régularisation, revue humaine

Chapitre 4 : Posture critique face aux IAG

• Checklist éthique et stratégique pour évaluer une sortie IA
• Grille RICE (Risk / Impact / Confidence / Effort) appliquée aux prompts
• Bonnes pratiques décisionnelles et documentation des hypothèses

Exercice : Analyse critique d’une réponse IAG et propositions de remédiation

• Ateliers interactifs
• Outils d’explicabilité
• Quiz
• Accès via LMS au support de formation au format électronique

• Auto-positionnement en amont
• Évaluation par le formateur à travers la mise en situation
• Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid