Une formation essentielle pour comprendre les enjeux de durabilité, d'équité et de transparence. Apprenez à choisir et utiliser des outils IA qui respectent l'humain et l'environnement.
✓ Évaluer les risques de confidentialité et de propriété intellectuelle liés à l'usage des LLM.
✓ Vérifier la véracité des informations (fact-checking) pour éliminer les hallucinations.
✓ Appliquer les principes de l'AI Act 2026 dans son flux de travail quotidien.
Module 1 — Sécurité, Confidentialité et Cadre Légal
La protection des actifs : Comprendre comment les données sont traitées par les fournisseurs (OpenAI, Google, Microsoft) et comment désactiver l'entraînement des modèles.
Le cadre AI Act 2026 : Classification des risques (inacceptable, haut, limité) et obligations de transparence (le marquage des contenus générés).
Propriété Intellectuelle : Qui possède les droits ? Risques de violation de droits d'auteur lors de la génération d'images ou de code.
Anonymisation : Techniques pour soumettre des problématiques à l'IA sans divulguer de données sensibles (données clients, secrets industriels).
Module 2 — Éthique, Biais et Fiabilité des Résultats
Combattre l'Hallucination : Pourquoi l'IA invente-t-elle des faits et comment mettre en place un protocole de vérification systématique.
Les Biais de l'IA : Identifier et corriger les préjugés sexistes, racistes ou culturels dans les textes et les images générés.
L'Impact Environnemental : Sensibilisation au coût énergétique d'une requête et promotion d'un usage raisonné (sobriété numérique).
Posture "Human-in-the-loop" : Maintenir la responsabilité humaine derrière chaque décision ou contenu assisté par l'IA.
