# PROCES IA EN FORMATION

- conséquences IA emploi, education
- opportunités/risques : L'ia va-t-elle avoir un impact positif sur la formation ?
- chefs d'accusation : déshumanisation, lobotomisation, grand remplacement, asservissement, hallucination

## L'IA va-t'elle déshumaniser les processus d'évaluation, d'accompagnement et de certification ?
- IA aide au positionnement des apprenants + génération d'évaluation = peut répondre aux besoins
- IA déjà présente pour l'insertion, pas besoin d'émotion car recherche de compétence dans le processus
- Adaptation de l'IA aux émotions possible
- IA intelligente car nourrie de l'intelligence humaine
- Pas peur car tenants et aboutissants connus
- Vote final : oui

## L'IA va-t-elle nous rendre stupide ?
- L'ia comme miroir (ex écriture etc)
- Developpement de nouveaux arts
- inégalités préexistantes à l'IA, outils permettent de décrypter une réalité complexe
- l'IA nouvel apprenant car nous leur apprenons pas l'intermédiaire des données
- nouvelle charge cognitive : mieux travailler ? quelle place du politique pour savoir ce qu'on fait de ces gains de productivité ?
- Quelle souveraineté ? Ia européenne (culturellement)
- vote : Non

## L'ia va-t-elle détruire le travail des formateurs et des ingé péda ?
- IA peut évaluer selon grille d'apprentissage + analyser le raisonnement
- Remise de l'humain au centre
- creation de nouveaux métiers mais à faible valeur ajoutée comme livreurs (pas de suppression/transformation vraiment marquée)

## L'ia va-t-elle nous voler nos données et nous rendre dépendant ?
- reglementations différentes selon les pays
- question des bases de connaissance à travailler
- on a l'ia qu'on mérite
- pas de sécurité maximum mais consensus européen
- avance technologique des serveurs EU (+ sécurisé par exemple)et pas de souveraineté ou concurrence européenne

## L'IA est-elle fiable ?
- développement de l'IA RAG qui permet d'intégrer nos propres données et ainsi limiter les hallucinations (personnalisation des corpus de connaissances)
- gouvernance de la donnée doit se mettre en place pour les injecter dans l'IA dans la pertinence
- Developpement rapide des IA
- deepfake de plus en plus vrais (ex arnaque au deepfake)
- travail sur la base de connaissances à faire tès important (alerte sur IA/RH pour le recrutement)

## RESSOURCES
https://www.replacedbyrobot.info/
Le petit prince et le marchand

guillaud hubert
- No-code, une nouvelle génération d'outils
- Bubble, programmez vos premières applis en no-code

## ATELIER NO-CODE
- nous sommes producteurs de données
- necessité de maitriser en créant nous-memes nos ia
- savoir faire parler les données difficile en europe (savoir-faire essentiellement EU)
- 2 parties d'une appli :
- frontend : interface, expérience utilisateur
- API : dialogue entre front et back, permet par exemple de diffuser sur plusieurs interfaces (= design différent pour chaque type d'utilisateur) et d'avoir plusieurs logiciels dispos. Peuvent être couplées
- backend : logique (gestion données, serveur)
- quel modèle pour quel usage ? en local (plus lourd à faire tourner comme [ollama](https://ollama.com/download/windows) base de données llm à telecharger et permet le developpement)
- entrainner sur des données spécifiques
- fine-tunning (necessite data center etc)
- RAG récup info + génération
- fonctionnement à partir de modèle pré-entrainné : source -> vectoriser -> bdd vectoriel -> LLM -> backend -> API