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Plan du cours

Module 1 : L'évolution de la supervision de l'IA

  • Passer des prédictions statiques (alertes de fraude) à une IA autonome orientée vers l'action (Agentic AI).

  • Le coût caché de l'autonomie totale : Risques financiers, juridiques et opérationnels liés aux cas limites de l'IA.

  • Définir les trois vecteurs d'une supervision valide : Contexte, Autorité et Rationnel.

  • 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)

  • 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).

  • 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.

  • Humain-hors-de-la-Boucle (HOOTL) : Autonomie totale du système couplée à des garde-fous automatisés et à un audit humain asynchrone a posteriori.

  • 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

  • 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.

  • 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).

  • 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.

  • 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

  • La psychologie de la complaisance face à l'automatisation : Pourquoi les humains cessent de questionner les machines fiables et comment y remédier.

  • Gestion de la charge cognitive humaine et de la fatigue décisionnelle dans les files d'attente de révision à fort volume.

  • Structuration des protocoles de communication : Utilisation d'une terminologie normalisée et non ambiguë pour les escalades et lesoverrides homme-IA.

  • 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

  • Économie de la boucle de données : Transformation des overrides humains en données d'entraînement précieuses.

  • Cadres d'apprentissage actif : Structuration du système pour identifier programmatiquement et demander une clarification humaine sur ses propres « angles morts » de données.

  • 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

  • Alignement des workflows HITL avec les mandats politiques mondiaux sur l'IA.

  • 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.

  • Création de modèles d'imputabilité homme-IA non ambigus à l'aide de matrices RACI modifiées.

Module 7 : Atelier opérationnel « Le simulateur de vol »

  • Briefing de scénarios : Analyse des principales défaillances historiques de systèmes causées par des transferts homme-automatisation rompus (Aviation, FinTech, Conduite autonome).

  • 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).

  • 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

  • Cours interactifs et déconstruction d'architectures de systèmes réels.

  • 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.

  • Ateliers pratiques de conception de plans pour cartographier un workflow opérationnel HITL d'entreprise.

Options de personnalisation du cours

  • 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

  • Chefs de produit IA et analystes d'affaires

  • Directeurs des opérations et responsables de l'expérience client (CX)

  • Architectes systèmes et ingénieurs IA/ML

  • Chefs des risques, responsables de la conformité et conseils juridiques

Prérequis

  • Connaissance générale du fonctionnement des solutions d'IA d'entreprise ou des workflows automatisés à un niveau élevé.

  • Aucun antécédent en mathématiques de l'apprentissage automatique ou en programmation n'est nécessaire pour la voie opérationnelle standard.

 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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