Leçon · Ouverture de la lecon, des exercices et du quiz
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Lecture guidée
Leçon V8 sur cas d’usage IA avec preuve, contrôle, limite et correction.
Leçon V8 sur cas d’usage IA avec preuve, contrôle, limite et correction.
Leçon V8 sur cas d’usage IA avec preuve, contrôle, limite et correction.
../assets/17_ai-ethics-career/ai_risk_canvas.svgcas d’usage IA sert à transformer une intention vague en objet gouvernable : finalité, population, décision, données, contraintes et propriétaire.cas d’usage IA désigne ici une compétence opérationnelle : produire une preuve claire sur parties prenantes, nommer le risque principal, décider quoi contrôler, et rendre la limite visible dans le livrable. Ce n’est ni une opinion morale, ni un texte de conformité décoratif.parties prenantes ; le critère sépare ce qui est acceptable de ce qui demande revue ; la preuve doit être relançable ; la limite empêche de présenter le résultat comme plus solide qu’il ne l’est.Exemple minimal :
artifact = {
"concept": "cas d’usage IA",
"system": "assistant IA décisionnel",
"stakeholders": ["utilisateur", "personne concernée", "owner IA", "référent conformité"],
"evidence": "parties prenantes",
"known_risk": "une idée IA floue devient une décision automatisée sans owner ni personne concernée identifiée",
}
required = ["concept", "system", "stakeholders", "evidence", "known_risk"]
missing = [field for field in required if not artifact.get(field)]
print({"status": "complete" if not missing else "incomplete", "missing": missing})| Élément | Fonction dans cette leçon |
|---|---|
preuve pour cas d’usage IA | artefact vérifiable qui montre parties prenantes sans se limiter à une opinion |
risque propre | cas à éviter : une idée IA floue devient une décision automatisée sans owner ni personne concernée identifiée |
contrôle attendu | mesure, règle ou revue qui décide si cas d’usage IA reste acceptable |
limite déclarée | condition où cas d’usage IA ne doit pas être présenté comme suffisant |
preuve → contrôle → limite. Pour cas d’usage IA, écris d’abord ce que tu prétends savoir, puis le contrôle qui le vérifie, puis la limite qui interdit la survente. Si le livrable ne permet pas de refaire le contrôle, il n’est pas exploitable.Le script construit un artefact court, puis force une décision visible.
artifact = {
"concept": "cas d’usage IA",
"system": "assistant IA décisionnel",
"stakeholders": ["utilisateur", "personne concernée", "owner IA", "référent conformité"],
"evidence": "parties prenantes",
"known_risk": "une idée IA floue devient une décision automatisée sans owner ni personne concernée identifiée",
}
required = ["concept", "system", "stakeholders", "evidence", "known_risk"]
missing = [field for field in required if not artifact.get(field)]
print({"status": "complete" if not missing else "incomplete", "missing": missing})Dans cette leçon, le champ qui nomme le concept évite de mélanger l’objectif et la preuve. Pour cas d’usage IA, le livrable doit montrer l’objet contrôlé, la règle appliquée et la décision prise ; sinon l’artefact reste une note d’intention.
Version faible :
print('système conforme')Cette version ne prouve rien : elle affiche une conclusion sans décrire le système, le contrôle, la limite ni le responsable.
Version corrigée :
artifact = {
"concept": "cas d’usage IA",
"system": "assistant IA décisionnel",
"stakeholders": ["utilisateur", "personne concernée", "owner IA", "référent conformité"],
"evidence": "parties prenantes",
"known_risk": "une idée IA floue devient une décision automatisée sans owner ni personne concernée identifiée",
}
required = ["concept", "system", "stakeholders", "evidence", "known_risk"]
missing = [field for field in required if not artifact.get(field)]
print({"status": "complete" if not missing else "incomplete", "missing": missing})La correction force une structure : concept, preuve, risque, statut. Elle protège contre le piège suivant : une idée IA floue devient une décision automatisée sans owner ni personne concernée identifiée.
Cartographier un cas d’usage IA et ses parties prenantes ne consiste pas à ajouter un paragraphe éthique après le projet. La compétence attendue est un livrable contrôlable : ce qui est décidé, par qui, avec quelle preuve, quel seuil et quelle limite.
Parfait apres une lecon d'application ou de correction d'erreurs frequentes.
Tres efficace apres une lecon theoriquement dense pour verifier la comprehension immediate.
Relie calcul, interpretation physique et visualisation 3D en une seule activite.