Les outils d'IA générative révolutionnent la façon dont nous accédons à l'information, prenons des décisions et formons des opinions, mais ils introduisent également de nouveaux risques. À une époque où l'IA peut générer des affirmations, des graphiques et des arguments dignes de confiance à grande échelle, la pensée critique est plus essentielle que jamais. Dans ce cours, vous utiliserez l'IA générative comme partenaire de réflexion pour repérer les faux modèles, contester les preuves biaisées, briser les moyennes trompeuses et découvrir les failles logiques dans les titres, les tableaux de bord et les affirmations axées sur les données. À la fin du cours, vous serez en mesure d'évaluer les arguments en utilisant la logique et les preuves, et non l'émotion ou la popularité ; de détecter les hypothèses cachées, les comparaisons erronées et les échantillonnages biaisés ; et d'utiliser des outils IA pour tester les affirmations, simuler des points de vue opposés et affiner votre raisonnement.
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Au-delà de l'évidence : comment penser à l'ère de l'IA générative
Instructeur : Kiron Ravindran
Inclus avec
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prise de décision
- Catégorie : Flexibilité cognitive
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : L'éducation et la formation tout au long de la vie
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Recherche
- Catégorie : Raisonnement logique
- Catégorie : Empathie
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Compétences analytiques
- Catégorie : Esprit Critique
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août 2025
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, les étudiants exploreront les raisons pour lesquelles tous les modèles de données ne sont pas significatifs. Ils apprendront comment le hasard crée des illusions que notre esprit interprète instinctivement de manière erronée, comment la corrélation peut être confondue avec la causalité, et pourquoi des modèles fallacieux émergent souvent lorsque les données sont sélectionnées, encadrées ou mal comprises.
Inclus
10 vidéos10 lectures6 devoirs1 élément d'application
Même des données d'apparence parfaite peuvent induire en erreur si elles reposent sur des bases biaisées. Dans ce module, les étudiants étudieront comment un échantillonnage défectueux, des données manquantes ou invisibles et des rapports sélectifs faussent ce que nous pensons savoir, et comment examiner de manière critique non seulement la source des données, mais aussi la manière dont elles sont cadrées, filtrées et utilisées.
Inclus
9 vidéos4 lectures6 devoirs
Les chiffres ne mentent pas, mais ils peuvent induire en erreur en l'absence de contexte. Dans ce module, les étudiants étudieront comment l'agrégation, la négligence du taux de base et le cadrage sélectif faussent notre compréhension des données. Ils apprendront à remettre en question les comparaisons qui leur sont présentées et à réfléchir attentivement à celles qui ne le sont pas.
Inclus
8 vidéos10 lectures6 devoirs
À l'ère de la GenAI, les grands modèles de langage peuvent devenir des outils puissants pour affiner notre jugement plutôt que de le remplacer. Ce module montre aux étudiants comment utiliser les outils de la GenAI pour tester des hypothèses, simuler des désaccords, faire émerger des perspectives alternatives et réfléchir de manière plus critique à leur propre raisonnement.
Inclus
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