Plan du cours
Module 1 : L'évolution de la supervision de l'IA
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Passer des prédictions statiques (alertes de fraude) à une IA autonome orientée vers l'action (Agentic AI).
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Le coût caché de l'autonomie totale : Risques financiers, juridiques et opérationnels liés aux cas limites de l'IA.
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Définir les trois vecteurs d'une supervision valide : Contexte, Autorité et Rationnel.
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Trouver l'équilibre : Équilibrer le débit de l'entreprise avec la friction humaine nécessaire.
Module 2 : La taxonomie de la supervision (HITL vs. HOTL vs. HOOTL)
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Humain-dans-la-Boucle (HITL) : Arrêter le système pour obtenir l'autorisation humaine avant l'exécution (approprié pour les actions financières ou juridiques irréversibles et à haut risque).
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Humain-sur-la-Boucle (HOTL) : Permettre l'exécution autonome tout en maintenant un superviseur humain capable d'exercer un droit de véto ou d'abort en continu.
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Humain-hors-de-la-Boucle (HOOTL) : Autonomie totale du système couplée à des garde-fous automatisés et à un audit humain asynchrone a posteriori.
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Changement dynamique de boucle: Conception d'architectures capables de basculer automatiquement entre les boucles en fonction des profils de risque et des environnements changeants.
Module 3 : Conception architecturale et pipelines de routage des risques
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Routage basé sur la confiance : Mise en œuvre de passerelles logicielles qui interceptent automatiquement les sorties de modèle à faible confiance et les dirigent vers des files d'attente humaines.
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Conception des voies de décision : Adaptation des SLA de réponse au risque de la transaction (par exemple, 30 secondes pour un accès à faible risque contre 15 minutes pour des décaissements à haute valeur).
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Défauts de sécurité (Fail-Safe) : Établissement d'un comportement système déterministe lorsque le superviseur humain ne répond pas dans la fenêtre de temps du SLA.
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Jugement à deux facteurs : Conception de revues humaines doubles et indépendantes ou de vérifications de cohérence par un modèle contrefacteur pour les commandes système ultra-critiques.
Module 4 : Gestion du facteur humain et lutte contre la complaisance
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La psychologie de la complaisance face à l'automatisation : Pourquoi les humains cessent de questionner les machines fiables et comment y remédier.
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Gestion de la charge cognitive humaine et de la fatigue décisionnelle dans les files d'attente de révision à fort volume.
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Structuration des protocoles de communication : Utilisation d'une terminologie normalisée et non ambiguë pour les escalades et lesoverrides homme-IA.
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Diversité dans la boucle : Structuration des cohortes de révision pour découvrir activement et atténuer les biais culturels, démographiques et algorithmiques.
Module 5 : Amélioration continue et télémétrie du feedback
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Économie de la boucle de données : Transformation des overrides humains en données d'entraînement précieuses.
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Cadres d'apprentissage actif : Structuration du système pour identifier programmatiquement et demander une clarification humaine sur ses propres « angles morts » de données.
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Exploitation des boucles de feedback : Intégration des sorties de révision humaine dans les pipelines d'ajustement fin, d'apprentissage par renforcement issu du feedback humain (RLHF) et de DPO.
Module 6 : Conformité, gouvernance et recevabilité
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Alignement des workflows HITL avec les mandats politiques mondiaux sur l'IA.
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Ingénierie des traces d'audit : Conception de journaux cryptographiquement solides qui capturent le contexte vu par l'humain, l'autorité dont il disposait et son rationnel explicite pour chaque intervention.
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Création de modèles d'imputabilité homme-IA non ambigus à l'aide de matrices RACI modifiées.
Module 7 : Atelier opérationnel « Le simulateur de vol »
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Briefing de scénarios : Analyse des principales défaillances historiques de systèmes causées par des transferts homme-automatisation rompus (Aviation, FinTech, Conduite autonome).
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Exercice de conception : Cartographie d'un pipeline de supervision humaine de bout en bout pour un workflow d'entreprise (par exemple, souscription automatisée ou passation automatique des marchés).
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Lance adversaire : Simulation de dérive du système, de cascades de cas limites et d'attaques malveillantes pour tester la résistance des chemins d'escalade conçus par les participants sous pression.
Format du cours
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Cours interactifs et déconstruction d'architectures de systèmes réels.
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Exercices de simulation adverse où les participants s'entraînent à gérer des défaillances de système simulées, des agents IA déviants et des scénarios critiques de transfert de contrôle.
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Ateliers pratiques de conception de plans pour cartographier un workflow opérationnel HITL d'entreprise.
Options de personnalisation du cours
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Ce cours peut être technique (axé sur le routage de confiance au niveau du code, les déclencheurs d'apprentissage actif et la journalisation de base de données) ou opérationnel/managérial (axé sur la gestion des effectifs, la conformité, la conception UI/UX et les cadres de risque d'affaires). Veuillez préciser votre préférence lors de la réservation.
Pré requis
Audience cible
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Chefs de produit IA et analystes d'affaires
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Directeurs des opérations et responsables de l'expérience client (CX)
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Architectes systèmes et ingénieurs IA/ML
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Chefs des risques, responsables de la conformité et conseils juridiques
Prérequis
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Connaissance générale du fonctionnement des solutions d'IA d'entreprise ou des workflows automatisés à un niveau élevé.
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Aucun antécédent en mathématiques de l'apprentissage automatique ou en programmation n'est nécessaire pour la voie opérationnelle standard.
Nos clients témoignent (2)
Amusant à discuter
Jihan Fadila - BAF
Formation - Root Cause Analysis (RCA) for Internal Audit
Traduction automatique
conversation informelle soutenue par des exemples précis
Joanna Chlebny - BFF Polska S.A.
Formation - Planning and Risk Assessment
Traduction automatique