🎯 Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

• Comprendre ce qu’est réellement une IA générative (et ce qu’elle n’est pas)

• Identifier les idées fausses les plus courantes sur l’IA

• Utiliser des prompts simples mais structurés

• Reconnaître les limites cognitives des modèles de langage (LLM)

• Comprendre le rôle de l’IA dans la désinformation

• Adopter une posture critique et autonome face aux réponses générées

⚠️ Ce que cette formation ne promet PAS

• Elle ne transforme pas en expert technique

• Elle n’enseigne pas le “prompt magique”

• Elle ne prétend pas que l’IA dit toujours la vérité

• Elle ne remplace pas l’esprit critique humain

Cette formation vise l’autonomie cognitive, pas la dépendance à l’outil.

1️⃣ Comprendre l’IA générative sans fantasmes

1.1 Qu’est-ce qu’une IA générative ?

Une IA générative est un système informatique capable de produire du contenu (texte, image, code, son) à partir d’un contexte donné.

Les modèles de langage (LLM comme ChatGPT, Claude, Gemini…) fonctionnent principalement en :

prévoyant statistiquement la suite la plus probable d’un texte,
en fonction de ce qui a été vu pendant leur entraînement et du contexte fourni.

👉 Ils ne “comprennent” pas le monde comme un humain.
👉 Ils imitent la structure du langage humain.

1.2 Ce que l’IA générative n’est PAS

Contrairement à certaines croyances :

• ❌ Ce n’est pas une conscience

• ❌ Ce n’est pas une encyclopédie fiable en temps réel

• ❌ Ce n’est pas une intelligence humaine

• ❌ Ce n’est pas une source de vérité garantie

Une IA générative ne sait pas si ce qu’elle dit est vrai ou faux.
Elle sait seulement si une phrase est plausible.

1.3 Pourquoi l’IA paraît “intelligente” ?

Parce que le langage humain contient déjà :

• des structures logiques

• des raisonnements

• des exemples

• des argumentations

L’IA reproduit ces formes avec une grande fluidité.
👉 La fluidité n’est pas la vérité.

2️⃣ Prompting structuré vs prompting naïf

2.1 Qu’est-ce qu’un prompt ?

Un prompt est l’ensemble des instructions que vous donnez à l’IA.

Il comprend :

• ce que vous demandez

• comment vous le demandez

• avec quelles contraintes

2.2 Prompting naïf (exemple)

« Explique-moi l’intelligence artificielle »

Résultat possible :

• réponse vague

• généralités

• absence de cadre

• informations mélangées

Ce type de prompt laisse l’IA interpréter librement la demande.

2.3 Prompting structuré (exemple)

Rôle : pédagogue neutre
Objectif : expliquer l’IA à un public débutant
Contraintes :
– langage simple
– pas de jargon
– signaler les limites
Sortie : texte structuré en 5 points

👉 Le modèle comprend mieux :

• ce qu’on attend

• pour qui

• sous quelle forme

2.4 Pourquoi structurer un prompt ?

Parce que l’IA :

• comble les vides

• invente parfois pour rester cohérente

• privilégie la fluidité à la rigueur

Un prompt structuré :

• réduit les hallucinations

• améliore la clarté

• facilite la vérification

2.5 Règle simple (Niveau 1)

Pour toute demande importante :

1. Préciser le but

2. Donner le contexte

3. Fixer des contraintes

4. Demander de signaler les incertitudes

3️⃣ Limites cognitives des LLM

3.1 L’IA ne “sait” pas

Un modèle de langage :

• ne comprend pas le sens profond

• ne possède pas d’intention

• ne distingue pas le vrai du faux par lui-même

Il génère, il ne raisonne pas comme un humain.

3.2 Les hallucinations

Une hallucination est une réponse :

• grammaticalement correcte

• crédible

• mais factuellement fausse ou non vérifiée

Causes fréquentes :

• contexte insuffisant

• question ambiguë

• absence de contrainte

• pression à “répondre quand même”

3.3 Le biais de confiance

Plus une réponse est :

• fluide

• détaillée

• bien rédigée

👉 plus l’humain a tendance à lui faire confiance.

C’est un biais cognitif humain, pas une preuve de qualité.

3.4 Ce que l’IA fait bien / moins bien

Elle fait bien :

• reformuler

• synthétiser

• structurer

• proposer des pistes

Elle fait moins bien :

• vérifier des faits récents

• produire des vérités absolues

• prendre des décisions critiques

4️⃣ IA et désinformation

4.1 Pourquoi l’IA peut amplifier la désinformation

Parce qu’elle peut :

• produire beaucoup de texte rapidement

• imiter un ton crédible

• reformuler sans vérifier

👉 Elle peut accélérer la diffusion d’erreurs.

4.2 Désinformation involontaire

Même sans intention malveillante, une IA peut :

• répéter une fausse information

• mélanger plusieurs sources

• inventer une référence plausible

4.3 Désinformation volontaire

Utilisée sans garde-fou, une IA peut :

• générer des faux articles

• produire des discours manipulatoires

• amplifier des biais existants

👉 L’outil est neutre, l’usage ne l’est pas toujours.

4.4 Bonnes pratiques pour l’utilisateur

• Toujours croiser les sources

• Demander : « qu’est-ce qui est incertain ? »

• Ne pas relayer une information non vérifiée

• Distinguer aide à la réflexion / source d’autorité

5️⃣ Synthèse — Ce qu’il faut retenir

• Une IA générative produit du langage, pas de la vérité

• Le prompt influence fortement la qualité de la réponse

• Structurer une demande est essentiel

• L’esprit critique humain reste indispensable

• L’IA peut aider, mais aussi tromper par sa fluidité