Partie 9 · IA responsable
Bilan
Cette dernière leçon rassemble l'essentiel avant le test final. La formation d'origine se termine par un quiz de 50 questions (objectif : 75 % de bonnes réponses, soit 38 sur 50) : tu t'entraînes ici sur les mêmes thèmes.
Les 10 risques en un tableau
| Risque | Idée clé | Réflexe de mitigation |
|---|---|---|
| Transparence | deepfakes, opacité (CNAF) | évaluation d'impact algorithmique, watermarking, Content Credentials |
| Fiabilité | hallucinations, « je ne sais pas » pénalisé, engagement | recouper les sources, humain dans la boucle, classements |
| Biais | 5 types (données, mesure, annotations, algorithme, utilisateurs) | audit des biais, réentraîner |
| Propriété intellectuelle | fair use contre Copyright Act 1976 | ne pas téléverser de contenu protégé |
| Impacts sociaux | jeunes, data workers, emploi | limites d'âge, alerte humaine, ne pas imposer de ROI |
| Environnement | ×7 d'ici 2030, enabled emissions | petits modèles, green prompting, cloud bas carbone |
| Risques destructifs | CBRNE | red teaming partagé, accords, législation |
| Sécurité | injection de prompts, agentique | monitoring, inventaire, packs de preuves |
| Confidentialité | Shadow AI, entraînement par défaut | LLM autorisé, anonymiser, minimiser |
| Responsabilisation | qui répond de quoi | RACI, rôles AI Act, charte |
Vérifie que tu as compris
Un salarié colle un fichier de clients dans son compte ChatGPT personnel pour t'aider à rédiger une requête SQL. Quelle notion décrit le mieux la situation ?
Vérifie que tu as compris
Ton équipe veut déployer un outil d'IA de tri de CV. Quel est le bon premier réflexe de conformité ?
Vérifie que tu as compris
Quelle phrase résume le mieux le lien entre transparence et responsabilisation ?