Descriptif
Éthique, risques et biais de l'IA est une formation de 1 jour (7 heures), de niveau initiation, rattachée au domaine « Intelligence artificielle pour tous ». Reconnaître les biais et les risques éthiques de l'IA et savoir les prévenir. Conçue et animée par des praticiens en activité, elle alterne apports ciblés (30 %) et mises en pratique (70 %) sur des laboratoires cloud individuels, avec des cas inspirés des secteurs banque, assurance et services publics. Disponible en inter-entreprises, en intra sur catalogue et en version sur mesure adaptée au contexte de l'entreprise.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
- Origines des biais
- Discrimination et équité
- Transparence et explicabilité
- Responsabilité humaine
- Études de cas
Programme détaillé
| N° | Contenus et activités | Durée |
|---|---|---|
| Jour 1 | ||
| 1 | Ouverture : trois décisions assistées par IA soumises au vote du groupe pour faire apparaître les désaccords de départ | 0,5 h |
| 2 | D'où viennent les biais : données historiques, choix de conception, effets de seuil et boucles de renforcement | 1,5 h |
| 3 | Atelier : débusquer le biais dans quatre situations réelles — tri de candidatures, attribution d'une aide, modération de contenus, assistance à la rédaction — et proposer une correction pour chacune | 2 h |
| 4 | Transparence, explicabilité et responsabilité humaine : ce qu'il faut pouvoir expliquer à un usager, à un agent et à un contrôleur | 1,5 h |
| 5 | Jeu de rôle : comité d'éthique — instruire un projet contesté, entendre les parties, arbitrer et formuler par écrit les conditions de déploiement | 1,5 h |
Méthodes pédagogiques
- Pédagogie active : 50 % du temps en pratique encadrée — ateliers sur les cas d'usage des participants, mises en situation, jeux de rôle —, le reste en apports structurés, démonstrations commentées, cadrage et évaluation
- répartition calculée sur le déroulé détaillé de cette formation, et non annoncée de façon uniforme
- classe inversée avec prérequis sur le LMS
- apprentissage adaptatif selon le positionnement initial
- travaux en binômes
- classe virtuelle en séquences de 3 h 30 maximum sur Microsoft Teams
- support clair, complet et paginé remis à chaque participant
Technologies et outils mobilisés
AI Act, RGPD, ISO/IEC 42001
Modalités d'évaluation et de validation
- Positionnement initial en ligne
- quiz de validation à chaque séquence
- évaluation finale des acquis (QCM et mise en situation)
- satisfaction à chaud
- questionnaire de transfert à 30 jours
- attestation de fin de formation
Plateforme, laboratoires et ressources
- LMS DATAROCKSTARS : parcours, supports numériques, quiz, évaluations, émargement par demi-journée
- laboratoires cloud individuels accessibles depuis un navigateur, sans installation, données fictives, détruits en fin de session
- bibliothèque O'Reilly (plus de 60 000 ressources)
- accès aux supports pendant 6 mois