Vérifiabilité et confiance

IA pour les analystes de données

Andy Cotgreave

Author and Speaker, Former Technical Evangelist at Tableau

À deux doigts de l'erreur…

À deux doigts de l'erreur…

L'IA projette de l'assurance

 

• Des sorties fausses peuvent paraître aussi soignées que les bonnes
• Aucun signal visuel disant « Je peux me tromper ici »
• Si vous ne vérifiez pas, vous diffusez l'erreur

Vérifier, ce n'est pas refaire deux fois

 

• Mauvais réflexe : refaire le travail dans un outil de BI
• Traitez la sortie de l'IA comme celle d'un analyste junior rapide — puissant, pas fiable d'emblée
• Votre rôle : la mettre à l'épreuve, pas tout refaire

Le flux de vérification

Le flux de vérification

 

1. Choisir un point de données précis
2. Filtrer manuellement les données brutes vers ce point
3. Vérifier le calcul pour ce point

Le flux de vérification

 

1. Copier le code ou la sortie de l'IA
2. Coller dans un autre assistant ou une autre conversation
3. Demander d'y trouver des failles logiques

Le flux de vérification

 

1. Faire une vérification de gros bon sens d'affaires
2. Demander : cet aperçu concorde-t-il avec l'expérience ?

Le flux de vérification

 

1. Demander à l'IA d'exécuter son propre code sur des cas limites (valeurs nulles, doublons, zéros)

Adapter la rigueur à l'enjeu

• Exploratoire ou ponctuel → application plus légère
• Tableau de bord de production, présentation au CA, etc. → application plus poussée

L'humain dans la boucle : c'est le travail

Flagornerie de l'IA

 

• L'IA a tendance à vous donner raison
• Suggérez, contestez ou insinuez une hypothèse → l'IA suit l'indice
• Défense côté invite : restez neutre dans la formulation
• Défense côté vérification : soyez le plus sévère envers les résultats qui confirment ce que vous vouliez

Passons à la pratique !

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