Quelles actions inclut une démarche critique face aux réponses d'une IA ?
Recouper les sources, connaître les limites, analyser la cohérence, tester la robustesse, utiliser des outils complémentaires, développer ses connaissances.
Pourquoi l'IA peut-elle produire des erreurs ou hallucinations ?
Parce qu'elle génère des réponses à partir de patterns appris sans compréhension réelle.
Quelles conditions doivent remplir les services pour protéger les données transmises à une IA ?
Ils doivent être conformes au RGPD et à la législation en vigueur.
Que faut-il faire avant de transmettre des données à une IA ?
Lire les conditions d’utilisation et la politique de confidentialité.
Pourquoi une réponse d'IA ne doit-elle pas être prise comme une vérité absolue ?
Parce qu'elle sert d'indicateur ou point de départ, pas de vérité définitive.
Comment l’IA générative peut-elle aider dans la recherche et la créativité ?
Elle approfondit les recherches, améliore la qualité des écrits et stimule la créativité.
Quelle précaution impose l’usage de l’IA face à ses erreurs et biais ?
Il faut vérifier les sources et croiser les informations avec d’autres références fiables.
Que doit-on préciser lors de l'usage de l'IA dans un travail ?
Comment et pour quelles tâches l'IA a été utilisée.
Sur quoi repose un usage raisonné de l'IA ?
La compréhension de ses limites, la vérification, la transparence et le respect éthique et juridique.
Teste tes connaissances avec un QCM de 8 questions sur Bonnes pratiques avec l’IA.
1. Quelle démarche permet d’évaluer de manière critique une réponse produite par une IA ?
2. Comment peut-on vérifier la robustesse d’une réponse produite par une IA ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Bonnes pratiques avec l’IA.
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