Développer son esprit critique à l'ère de l'ia

• Identifier les enjeux, limites et biais associés aux IA génératives
• Développer une attitude critique et méthodique des contenus produits par l’IA
• Renforcer son autonomie critique pour valider l’exactitude des données

Comprendre l’IA pour mieux la questionner

• Introduction aux principes de base de l’intelligence artificielle
  • Mécanismes d’apprentissage automatique
  • Vue d'ensemble de l'IA
  • Machine Learning et du Deep Learning

• Distinguer les différents types d’IA (générative, prédictive, décisionnelle)
• Focus sur les applications réelles et le rôle des modèles de langage
• Synthèse des biais algorithmiques et de leur manifestation

Décrypter l’information à l’ère des IA génératives

• Panorama des biais cognitifs humains : comprendre ce qui nous influence inconsciemment
• Appréhender les biais de confirmation et d’ancrage :
• Développer une analyse critique des réponses
• Relever les approximations et erreurs de l’IA par le fact checking
• Evaluer la crédibilité des contenus
• Assimiler des techniques de vérification et de contextualisation des informations

Renforcer son autonomie critique et ses méthodes d’analyse

• Valider les données et la véracité des informations : appréhender les outils, méthodes et bonnes pratiques
• Maîtriser l’utilisation d’outils de fack-checking et de sourcing
• Construire une grille d’évaluation critique : les bonnes pratiques à appliquer