Comprendre l’intelligence artificielle pour les métiers du droit et du chiffre : hallucinations, prompts, confidentialité, audit et gouvernance. Des épisodes pour poser les bonnes questions et exercer son esprit critique. Une série de Moïse Serero, proposée par KOL Conseil. Formation générale, sans conseil juridique individuel. Voix synthétiques.
Latest episodes
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Comprendre l’IA : commencer par une réponse à vérifier
Imaginons une collaboratrice préparant une note. L’assistant produit un texte fluide, avec une référence séduisante. Elle ouvre la source et ne retrouve pas le passage annoncé. Cet…
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Pseudonymiser ne donne pas une autorisation de transfert
Une équipe fictive remplace les noms par des codes et conserve une table de correspondance. Elle n’en déduit ni anonymat complet ni autorisation d’envoyer le dossier à un assistant…
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Une veille qui laisse des preuves
Une équipe fictive découvre une nouvelle fonctionnalité dans une démonstration. Elle voudrait l’adopter immédiatement, mais ne connaît ni ses limites ni les conditions du service.…
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AI Act : vérifier l’usage, le rôle et la date applicable
Deux cabinets emploient un assistant textuel. Le premier prépare des notes internes ; le second envisage un usage au sein d’un dispositif de décision. Cette situation fictive rappe…
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Données et droits : poser les questions avant de réutiliser
Une professionnelle fictive peut consulter un document pour une mission. Elle envisage de l’envoyer à un autre service pour un autre usage. L’autorisation de lecture n’est pas trai…
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Documenter l’erreur sans conclure trop vite à la responsabilité
Dans un scénario fictif, un brouillon comporte une omission et une décision défavorable survient ensuite. Le récit ne suffit pas à déterminer automatiquement une faute, un dommage…
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Lire le contrat à partir du scénario de sortie
Un fournisseur fictif change son service. Le client veut récupérer ses données et poursuivre son activité. Le contrat est relu à partir de cette situation, sans présumer que le mod…
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Un audit commence par son périmètre
Un comité fictif demande si un outil est fiable. L’équipe précise l’usage, la version, les données et les critères avant de proposer un test. Elle ne déclare pas un audit universel…
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Tester les écarts que la moyenne cache
Dans un tableau fictif, la moyenne semble satisfaisante. En séparant les documents habituels des cas rares, l’équipe découvre une catégorie qu’elle n’avait presque pas testée. Quel…
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Un rapport que le lecteur peut contredire
Un rapport fictif recommande de poursuivre un essai. Son lecteur demande les données, les critères et les résultats défavorables. L’équipe doit rendre sa conclusion contrôlable. Un…
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Retirer le nom : le début du contrôle
Un exemple fictif ne comporte aucun nom. Il conserve pourtant une profession rare, une commune et une date. L’équipe s’interroge : quelqu’un qui connaît le contexte pourrait-il rec…
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Sécurité de l’IA : suivre le trajet des données
Une collaboratrice utilise un assistant autorisé, puis active une extension pour aller plus vite. Dans notre scénario fictif, cette extension peut lire les pages ouvertes. Le périm…
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Tester la réidentification sans exposer une vraie personne
Inventons un dossier avec une date, un montant et une activité inhabituelle. Après généralisation de la date et du montant, l’activité suffit encore à distinguer notre personnage f…
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Le service est-il prêt avant le modèle ?
Un cabinet fictif dispose d’un outil mais pas de documents homogènes ni de procédure d’incident. L’atelier examine ces préalables avant toute annonce de maturité. Quelle améliorati…
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Choisir un outil que l’équipe sait contester
Deux outils fictifs réussissent la démonstration habituelle. L’équipe compare ensuite un cas incomplet et une exception, puis examine les conditions du service et la possibilité d’…
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Une charte qui répond aux situations concrètes
Une collègue fictive hésite à copier un document et ne sait pas à qui demander. Une formule générale sur l’IA responsable ne suffit pas à répondre à sa situation. Quel doute fréque…
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Trois pilotes fictifs pour apprendre à mesurer
Les situations suivantes sont entièrement inventées. Elles ne décrivent aucun cabinet client et ne mesurent aucun rendement réel. Dans le premier pilote, une équipe génère plus vit…
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Discuter des visions de l’IA sans fabriquer de citation
Il existe des débats sur les capacités et les risques de l’IA. Cet épisode propose un exercice de discussion, pas une restitution de propos actuels attribués à des chercheurs. Nous…
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AI Act et Digital Omnibus : textes, calendrier et éthique
AI Act, AI Omnibus, éthique : comment distinguer les textes applicables d’une promesse commerciale ? Cet épisode confronte un exemple fictif aux ressources officielles de la Commis…
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Garder la décision, documenter l’assistance
Dans un exercice fictif, un assistant prépare une synthèse. Le professionnel conserve les sources, les modifications et les points qu’il a refusé de reprendre. Aucun gain de temps…