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Plan du cours

Module 1 : L'évolution du contrôle de l'IA

  • Passer des prédictions statiques (signalements de fraude) à une IA Agentique autonome et orientée vers l'action.

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

  • Définition des trois vecteurs d'un contrôle valide : Contexte, Autorité et Justification.

  • Trouver l'équilibre : concilier le débit commercial avec la friction humaine nécessaire.

Module 2 : La taxonomie du contrôle (HITL vs HOTL vs HOOTL)

  • Humain dans la Boucle (HITL) : Arrêt du système pour autorisation humaine avant l'exécution (adapté aux actions financières ou juridiques à haut risque et irréversibles).

  • Humain sur la Boucle (HOTL) : Permettre l'exécution autonome tout en maintenant un superviseur humain avec des capacités de véto / d'annulation continues.

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

  • Déplacement dynamique de la boucle : Conception d'architectures capables de passer automatiquement entre les différents modes de contrôle selon le profil de risque et l'environnement changeant.

Module 3 : Conception architecturale et pipelines de routage des risques

  • Routage basé sur la confiance : Mise en place de passerelles logicielles interceptant automatiquement les sorties de modèle à faible confiance et les redirigeant vers des files d'attente humaines.

  • Conception des couloirs décisionnels : Ajustement des délais (SLA) en fonction du risque de transaction (ex. 30 secondes pour un accès à faible risque vs 15 minutes pour des décaissements à haute valeur).

  • Défauts de sécurité : Définition d'un comportement système déterministe lorsqu'un superviseur humain ne répond pas dans la fenêtre temporelle du SLA.

  • Jugement à deux facteurs : Conception de double vérification humaine indépendante ou de contrôles de cohérence par contre-modèle pour les commandes système ultra-critiques.

Module 4 : Gestion du facteur humain et dépassement de 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 revue à haut volume.

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

  • Diversité dans la boucle : Structuration des cohortes de révision pour découvrir et atténuer activement les biais culturels, démographiques et algorithmiques.

Module 5 : Amélioration continue et télémesurage des retours

  • Économie des boucles de données : Transformation des interventions humaines en données d'entraînement précieuses.

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

  • Exploitation des boucles de feedback : Intégration des sorties de revue humaine dans les pipelines de fine-tuning, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) et DPO.

Module 6 : Conformité, gouvernance et défensabilité

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

  • Ingénierie des traces d'audit : Conception de journaux cryptographiquement fiables capturant le contexte vu par l'humain, l'autorité dont il disposait et sa justification explicite pour chaque intervention.

  • Création de modèles clairs de responsabilité homme-IA à l'aide de matrices RACI modifiées.

Module 7 : Atelier opérationnel « Le simulateur de vol »

  • Briefing des scénarios : Analyse des principales pannes historiques de systèmes causées par des interruptions défaillantes entre humains et automatisation (Aviation, FinTech, Conduite autonome).

  • Exercice de conception : Cartographie d'un pipeline de contrôle humain bout-en-bout pour un flux de travail d'entreprise (ex. souscription automatisée ou approvisionnement autonome).

  • Pas adversarial : Simulation de la dérive du système, des cascades de cas limites et des attaques adversariales pour tester si les chemins d'escalade conçus par les participants tiennent sous pression.

Format du cours

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

  • Exercices de simulation adversariale permettant aux participants de gérer des pannes simulées, des agents IA errants et des scénarios critiques de transfert de responsabilités.

  • Ateliers pratiques de conception de schémas pour cartographier un flux opérationnel HITL d'entreprise.

Options de personnalisation du cours

  • Ce cours peut être technique (axé sur le routage des niveaux de confiance au niveau du code, les déclencheurs d'apprentissage actif et la journalisation des bases de données) ou opérationnel / managérial (axé sur la gestion de la main-d'œuvre, la conformité, la conception UI/UX et les cadres de risque commercial). Veuillez préciser votre préférence lors de la réservation.

Pré requis

Audience cible

  • Responsables produits IA et Analystes métier

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

  • Architectes systèmes et Ingénieurs IA / ML

  • Chefs des risques, Responsables de la conformité et Conseillers juridiques

Prérequis

  • Connaissance générale du fonctionnement des solutions d'IA d'entreprise ou des flux de travail automatisés à un niveau macro.

  • Aucune compétence préalable 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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