IA responsable : RGPD, confidentialité, contrôle qualité
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Ressources
À propos de la formation
Programme de la formation
Cadre d’usage & risques
- Définir ce qu’on fait / ne fait pas avec l’IA (éthique, secrets d’affaires, données perso).
- Comprendre les risques principaux : fuites, biais, “hallucinations”, conservation des données.
- Atelier express : formuler 1 cas d’usage “OK / OK sous conditions / À proscrire”.
Données sensibles : identifier, anonymiser
- Distinguer données perso / sensibles et infos stratégiques.
- Bonnes pratiques d’anonymisation/pseudonymisation.
- Outils : Excel/Sheets (dictionnaire de données), ExifTool (métadonnées), regex simples (masquage).
Réglages de confidentialité dans vos outils
- Microsoft 365 : Sensitivity Labels, SharePoint/OneDrive (liens restreints), Teams (canaux privés).
- Google Workspace : Admin Console, Drive DLP, Vault (conservation/recherche).
- Messagerie & chat : Outlook/Gmail (modes confidentiels), Teams/Slack (rétention).
- Mini-atelier : partager un doc via lien sécurisé + tester une règle DLP simple.
Choisir/configurer les bons assistants
- Différences grand public vs entreprise (contrats, logs, conservation).
- Outils : Copilot M365, Gemini for Workspace, ChatGPT Enterprise/Teams, Claude (politiques données).
- Bonnes pratiques de prompts “safe” (pas de données sensibles, consignes de vérification).
Contrôle qualité & validation avant diffusion
- Mettre en place un workflow d’approbation (double relecture, sources, journal).
- Outils : Power Automate / Apps Script (approbation), Grammarly/Antidote (langue), Perplexity/Bing (vérif sources).
- Checklist anti-hallucinations et traçabilité (versions, preuves).