Décisions assistées par IA
Approfondissez cette compétence dans un guide de décision canonique.
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Raisonnement assisté par IA
Terme anglais : AI-assisted reasoning
Utilisez l'IA comme aide au raisonnement sans confondre fluidité, présentation humaine ou répétition générée avec une capacité démontrée et des preuves vérifiées.
Objectif : Vous pouvez utiliser une IA pour élargir le raisonnement tout en gardant les jugements importants indépendamment vérifiables.
Quand l'utiliser
Repérez le type de problème avant de chercher un nom de biais.
- Une recommandation de chatbot influence une décision importante.
- Le modèle fournit le premier chiffre, score ou délai de la discussion.
- Une interface conversationnelle très naturelle donne au système une impression de compétence supérieure à ce qui a été testé.
- Vous utilisez surtout l'IA pour renforcer une conclusion que vous préférez déjà.
À essayer
Une procédure pour rendre le raisonnement plus inspectable.
- Écrivez un jugement provisoire ou un critère de réussite avant de demander l'avis de l'IA lorsque la décision compte vraiment.
- Séparez la qualité de l'interface de la capacité nécessaire pour la tâche.
- Vérifiez les affirmations conséquentes avec une source indépendante plutôt qu'avec une autre réponse générée.
- Demandez des contre-arguments, des preuves contraires et des explications alternatives avant de conclure.
Exemple
À quoi cela peut ressembler en pratique.
Une IA recommande un fournisseur et lui attribue un score élevé. Avant de reprendre ce classement, vous définissez vos propres critères, vérifiez les faits importants dans des sources indépendantes et demandez ce qui pourrait rendre la recommandation mauvaise.
Contextes de décision
Appliquez la compétence à une situation réelle.
Ces guides connexes restent actuellement canoniques en anglais ; la page française ne les traduit pas silencieusement.
Vérifier des affirmations et des informations trompeuses
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Ouvrir le guide en anglais →Décisions de travail et de projet
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Ouvrir le guide en anglais →Grilles de lecture reliées
Des biais à vérifier, pas des étiquettes à coller aux personnes.
Biais d'automatisation
Le biais d'automatisation apparaît lorsqu'un conseil ou une alerte automatique remplace la vérification indépendante, y compris lorsque le système se trompe ou omet un signal important.
Lire la fiche →Effet d'ancrage
L'effet d'ancrage décrit la façon dont une valeur de départ peut tirer une estimation numérique ultérieure vers elle, même lorsque ce point de départ est peu informatif.
Lire la fiche →Anthropomorphisme
L'anthropomorphisme attribue des intentions, émotions ou capacités humaines à un agent non humain ; cela devient trompeur lorsque la forme sociale est prise pour une preuve de capacité réelle.
Lire la fiche →Attentes de capacité liées à l'apparence
Cette étiquette de projet décrit le risque d'inférer les capacités d'un robot ou d'une interface à partir de son apparence humaine, expressive ou sophistiquée plutôt qu'à partir de performances vérifiées.
Lire la fiche →Biais de confirmation
Le biais de confirmation regroupe plusieurs façons dont une croyance ou une hypothèse déjà présente peut influencer la recherche, l'interprétation, la mémoire ou l'évaluation des informations.
Lire la fiche →Effet de vérité illusoire
Une affirmation répétée peut, en moyenne, être jugée plus vraie qu'une affirmation comparable présentée pour la première fois, même si la répétition n'apporte aucune nouvelle preuve.
Lire la fiche →Limite
Ce que cette compétence ne garantit pas.
Cette compétence ne suppose ni que l'IA est fiable ni qu'elle ne l'est pas. Elle sépare ce que le système affirme de ce que vous pouvez vérifier et du rôle réel qu'il doit jouer dans la décision.
Version canonique