Kit de référence · Formation Piloter un projet IA · Jour 1

Fiches de référence J1

À conserver tout au long des 3 jours — 6 fiches : typologies, freins, RGPD, AI Act, pitch express, challenge binôme
① Typologies
② Freins
③ RGPD
④ AI Act
⑤ Pitch
⑥ Challenge
①
Typologies de l'IA — Quelle tâche ? → Quelle famille ?
Avant « quelle techno ? », demandez-vous : quelle tâche ? La tâche pointe vers la famille ; la famille annonce les enjeux.
Une IA reproduit des régularités vues dans ses données. Elle n'a pas de bon sens. Derrière : Données + Calcul = Statistiques.
La tâche est de…FamilleEnjeu principal de pilotageCoût / Effort
Prédire une valeur ou classer ML Supervisé Données étiquetées en quantité et qualité Élevé — collecte, étiquetage, entraînement, maintenance
Regrouper, détecter l'inhabituel ML Non supervisé Interpréter les regroupements trouvés Moyen — pas d'étiquetage, mais interprétation humaine
Générer du contenu IA Générative Contrôle qualité, hallucinations Variable — API = faible · Fine-tuning / RAG = élevé
Appliquer une logique connue IA Symbolique Formaliser l'expertise métier Faible à moyen — formaliser des règles, pas d'algo
②
3 familles de freins aux projets IA
Cartographiez les freins avant d'évaluer — la plupart des projets IA échouent pour des raisons non techniques.
🛠 Technique
Qualité & disponibilité des données
Silos, accès, droits d'utilisation
Infrastructure & intégration au SI
Compétences internes disponibles
Maintenance, MLOps, drift
⚖️ Juridique & réglementaire
RGPD — données personnelles
AI Act — niveau de risque
Propriété intellectuelle
Réglementation sectorielle
Confidentialité / secret des affaires
👥 Humain & organisationnel
Résistance au changement
Adhésion & adoption des utilisateurs
Sponsorship & gouvernance
Montée en compétence
Éthique & acceptabilité
Le vrai tueur de projets, c'est l'humain et l'organisation — pas l'algorithme. Le chef de projet IA est autant un acteur de la conduite du changement que du pilotage technique.
③
RGPD — 5 réflexes dès le cadrage
Dès qu'un projet IA touche des données personnelles, ces 5 questions sont obligatoires.
1
Données personnelles ?
Toute info identifiant une personne, directement ou indirectement
2
Base légale ?
Consentement, intérêt légitime, obligation contractuelle, intérêt public
3
Minimisation ?
Ne collecter que ce qui est strictement nécessaire à la finalité déclarée
4
Sécurité ?
Chiffrement, contrôle d'accès, durée de conservation définie
5
Droits des personnes ?
Accès, rectification, opposition — encadrement des décisions automatisées
Impliquer le DPO dès le cadrage — pas après le développement.
④
AI Act — 4 niveaux de risque
Règlement UE 2024/1689, en vigueur depuis août 2024. Calendrier en cours d'ajustement — vérifier avant la session.
Niveau 1
Inacceptable
Interdit
Manipulation subliminale, scoring social, surveillance biométrique de masse en temps réel.
Niveau 2
Haut risque
Obligations fortes
RH, crédit, éducation, infrastructure critique. Documentation, supervision humaine obligatoires.
Niveau 3
Risque limité
Transparence
Chatbots, deepfakes. Signaler qu'on parle à une IA ou qu'un contenu est généré.
Niveau 4
Minimal
Libre
Filtres anti-spam, recommandations de contenu. Pas d'obligation spécifique.
1
Inventorier tous les usages IA de votre projet
2
Qualifier le niveau de risque de chaque usage
3
Surveiller le calendrier — il est en cours d'ajustement
⑤
Trame de pitch express — 2 min
Pour les restitutions finales J1 et J3. Une structure qui oblige à aller à l'essentiel.
15 sec
Le problème
L'irritant, pour qui, à quelle fréquence
20 sec
Le cas IA
La tâche : entrée → sortie attendue
30 sec
Données & valeur
Ce qu'on a, le gain mesurable
35 sec
Faisabilité & verdict
Résultat de la grille + raison principale
20 sec
Risque n°1
La dépendance ou incertitude à lever en priorité
Total : 2 min · Pas de slides · Pas de notes
💡 Si vous dépassez les 2 min, coupez la dernière partie — elle sera traitée en J2 (gestion des risques). L'essentiel est d'avoir un problème clair, une tâche formulée et un verdict assumé.
⑥
Questions du challenge binôme
Après l'atelier fil rouge #1 (12h15–12h30). Posez ces 4 questions à votre binôme sur son cas d'usage.
1
Le problème est-il vraiment récurrent et coûteux ? Est-ce que ça revient souvent, ou c'est exceptionnel ?
2
Les données existent-elles et sont-elles accessibles ? Où sont-elles, qui y a accès, en quel volume ?
3
La tâche IA est-elle clairement formulée ? Peut-on dire : « À partir de [entrée], prédire / classer [sortie] » ?
4
Saurais-tu mesurer le succès dès le premier jour de déploiement ? Quel chiffre changerait ?
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