Module M4 · Comprendre l'IA · Démystification & Usages · 2026
Module 4 · ½ journée

Comprendre
l'Intelligence Artificielle

Démystification, limites réelles & usages concrets en banque

L'IA n'est pas magique. Elle n'est pas non plus dangereuse par nature. Elle est un outil — puissant, utile, mais limité — qui ne remplace pas le jugement humain. Ce module donne à chaque collaborateur les clés pour comprendre ce que l'IA fait vraiment, ce qu'elle ne fait pas, et comment l'utiliser avec discernement en contexte bancaire.

Objectifs pédagogiques
01Comprendre ce qu'est réellement un modèle d'IA — sans code ni mathématiques
02Distinguer les types d'IA utilisés en banque et leurs niveaux de maturité
03Identifier les hallucinations, biais et limites réelles — et comment les détecter
04Reconnaître les usages adaptés vs inadaptés de l'IA dans son périmètre métier
Tous collaborateurs Managers métier Conformité & Risques Direction Générale Pré-requis : avoir suivi M3
Pejman Gohari · CDO · Chief AI Officer · ORBii
25 ans de terrain banque · DataLab SG · Data Factory Bpifrance · BPCE SI · Auteur DUNOD · Professeur IESEG
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ORBii.Academy · M4 · Comprendre l'IA · Démystification & UsagesConfidentiel Copyright @ORBii SAS. Contact info@orbii.tech · 202601
M4 · Comprendre l'IA · 02
Section 1

Ce que l'IA est — et ce qu'elle n'est pas

« L'IA n'est pas une intelligence. C'est un système statistique très sophistiqué qui reconnaît des patterns dans des données massives. Ce qu'elle fait très bien : synthétiser, classer, prédire sur des données similaires à celles qu'elle a vues. Ce qu'elle ne fait pas : comprendre, juger, raisonner de façon autonome. »
— Pejman Gohari · CDO · Chief AI Officer · ORBii · Auteur DUNOD 2022/2024

La métaphore de la recette de cuisine

Imaginez un cuisinier qui a lu 500 millions de recettes. Il peut reproduire n'importe quel plat avec une précision remarquable. Il peut même inventer des recettes qui "ont l'air" bonnes. Mais il ne sait pas si le plat sera bon pour vous spécifiquement — il ne vous connaît pas. Et si vous lui demandez de cuisiner un plat d'un pays qui n'existe dans aucune de ses recettes, il inventera quelque chose qui ressemble — mais avec confiance.

C'est exactement ce que fait un LLM. Il a "lu" une quantité massive de textes. Il prédit le mot le plus probable à la suite de votre phrase. Il génère du texte qui ressemble au texte qu'il a appris — sans "savoir" si c'est vrai.

Comment fonctionne un LLM
Prédiction statistique de tokens
Un LLM (Large Language Model) est entraîné sur des milliards de textes. Pour chaque requête, il calcule la probabilité statistique du prochain mot (token) à générer, en tenant compte du contexte. Il n'accède à aucune base de données externe en temps réel (sauf si connecté via RAG). Il ne "cherche" pas la vérité — il génère ce qui est statistiquement probable. La cohérence et la fluidité du texte produit n'impliquent pas que son contenu est exact.

IA : vrai ou faux — 8 idées reçues

FAUX

« L'IA comprend ce qu'elle dit. » Non. Elle génère du texte statistiquement cohérent. Il n'y a pas de compréhension, pas de conscience, pas d'intention.

FAUX

« Si l'IA dit quelque chose avec confiance, c'est vrai. » C'est la définition de l'hallucination : réponse fausse formulée avec certitude.

FAUX

« L'IA va remplacer mon métier. » Elle automatise des tâches répétitives et d'analyse. Elle ne remplace pas le jugement, la relation client, la responsabilité.

FAUX

« L'IA est neutre et objective. » Elle reproduit les biais présents dans ses données d'entraînement. Elle peut discriminer sans le "savoir".

VRAI

« L'IA peut traiter de grandes quantités de texte très rapidement. » Synthèse de documents longs, extraction d'informations, classification — là elle excelle.

VRAI

« L'IA de scoring crédit peut être auditée. » Obligatoire par l'EU AI Act pour les systèmes haut risque. L'explication de la décision est un droit.

VRAI

« La qualité des données impacte directement la qualité des réponses IA. » "Garbage in, garbage out". Une IA nourrie de mauvaises données produit de mauvaises décisions.

NUANCE

« L'IA est dangereuse. » Ni dangereuse ni inoffensive — elle est puissante et mal maîtrisée. C'est l'absence de gouvernance et de formation qui crée le risque.

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