Développez votre esprit critique face à l'Intelligence Artificielle
Comment comprendre, analyser et optimiser son utilisation de l'IA ?
Dans un monde où les réponses générées par l’intelligence artificielle deviennent toujours plus avancées, comment garantir leur fiabilité ? Cette masterclass d’une journée offre une immersion totale pour apprendre à développer un esprit critique face aux résultats d’IA. Vous découvrirez le concept du Retrieval-Augmented Generation (RAG) et des outils IA novateurs (NotebookLM, ChatGPT, Perplexity, Gamma, etc) pour le mettre en oeuvre.
Grâce à une étude de cas progressive, vous analyserez un problème complexe en testant les réponses obtenues avec et sans RAG. L’objectif est de développer votre esprit critique en vous donnant une méthodologie pratique pour évaluer, comparer et améliorer la qualité des réponses fournies par l’IA.
- Développer son esprit critique face aux résultats générés par l'IA
- Découvrir une méthodologie concrète pour analyser et valider les résultats IA
- Comprendre et expérimenter le RAG comme solution d’optimisation IA
A l'issu de cette Masterclass, vous serez en mesure :
- Développer un esprit critique et comprendre pourquoi il ne faut pas considérer l’IA comme une source fiable.
- Utiliser des outils d’intelligence artificielle pour analyser des situations complexes de manière fiable.
- Optimiser votre utilisation de l’IA afin de produire des résultats plus cohérents et pertinents.
- Managers, directeurs, responsables, chefs de projet, RH, RF
- Toute personne souhaitant optimiser son utilisation de l'IA
Utiliser l'intelligence artificielle au quotidien.
9h00 : L'esprit critique votre meilleur allié face à l'IA
- Présentation des objectifs et enjeux de la journée
- Tour de table : profils, attentes et expériences des participants
- L’IA est-elle une source fiable ? Premier échange collectif sur les biais et limites des IA génératives
9h30 : L’IA et l’esprit Critique : déconstruire les résultats génératifs...
- Définir ce qu'est l'esprit critique et son importance
- Pourquoi l’IA peut-elle se tromper ?
- Identifier les biais algorithmiques & cognitifs : comprendre leurs impacts
- Études de cas d'erreurs critiques de l’IA : hallucinations, biais, erreurs stratégiques
Débat : Jusqu’où faire confiance à l’IA ?
10h30 : Atelier : Confrontation aux résultats de l’IA standard (étude de cas n°1)
- Présentation d’un problème complexe (ex : stratégie d’entreprise, analyse de marché, diagnostic industriel)
- Expérimentation avec différentes IA génératives : ChatGPT, Perplexity, Gamma
- Analyse des résultats :
- Cohérence et fiabilité des réponses
- Identification des biais et erreurs
- Impact des hallucinations sur la prise de décision
12h30 : Déjeuner & Networking
13h30 : Comprendre et expérimenter le RAG avec NotebookLM
- Introduction au Retrieval-Augmented Generation (RAG) :
- Qu’est-ce que le RAG et pourquoi améliore-t-il la fiabilité des réponses IA ?
- Identifier la différence entre IA générative classique et IA augmentée par RAG
- Expérimentation avec NotebookLM :
- Ajout de documents et sources spécifiques
- Comparaison des résultats avant/après intégration de sources
- Analyse des évolutions en termes de précision et de pertinence
Débat : RAG, un game changer pour l’IA ?
15h30 : Atelier : Évaluation critique des résultats avec le RAG (étude de cas n°2)
- Mise en application sur le cas étudié le matin
- Comparaison des résultats avec et sans RAG :
- Amélioration de la précision
- Réduction des biais
- Pertinence des recommandations
- Méthodologie d’analyse critique des résultats IA :
- Grille d’évaluation pour juger la pertinence et la fiabilité
- Bonnes pratiques pour fiabiliser une prise de décision avec IA