Jeudi 7 mai 2026

    • Mode

      Présentiel

    • Format

      En salle de formation avec le formateur

    • Date limite des inscriptions

      Mercredi 6 mai 2026

    Objectifs

    Ce stage s'inscrit dans la Journée Sans Écran des URFIST (JOSEC), destinée à mettre en critique "le numérique" et les usages que nous en faisons en tant que formatrice ou formateur, chercheuse et chercheur ou tout autre usager de l'information scientifique et technique. Pour un temps se passer de cet outillage permet d'en questionner les effets, qu'ils soient positifs ou négatifs dans notre quotidien professionnel.

    Cet atelier aura lieu en présentiel, sur le site de l'URFIST de Rennes (Université Rennes 2).

    Cet atelier a pour objectif de comprendre les processus, risques et bonnes pratiques liées à l'Intelligence Artificielle Générative (IAg), à partir d'une pédagogie ludique et collaborative directement inspirée de La Fresque du Climat et de la Fresque du Numérique. Le but est avant tout de sensibiliser et former les participantes et participants pour leur permettre de comprendre le fonctionnement, l'ampleur et la complexité des risques liés aux outils d'IA générative. À l'issue de cet atelier, chaque stagiaire sera en mesure de s'approprier et d'intégrer les bonnes pratiques autour de l'usage de ces outils.

    Cet atelier a été développé par le Bureau de la transformation de l'Université de Genève

    Il sera animé par deux ingénieurs pédagogiques de la Direction d'appui à la pédagogie de l'Université Rennes 2 (formés eux-même à l'animation de cet atelier).

    Programme

     L’atelier se base sur des cartes, des discussions et des mises en situation pour explorer de façon structurée les grandes thématiques de l’IAg.

    L'atelier est structuré en 4 lots de cartes :

    • Processus visibles

    Comprendre ce qu’est réellement l’IA générative, son lien avec l’IA, et le rôle central du prompt dans l’interaction avec un agent (chatbot).

    • Processus invisibles

    Explorer ce qui se cache derrière l’interface : modèles de fondation, données d’entraînement, calcul de probabilités… et rappeler que l’IA générative est très matérielle, malgré son apparente virtualité.

    • Risques – Identifier

    Les risques sont inhérents à l’IA générative : on ne peut pas les supprimer, seulement les réduire. Il existe deux types de risques : individuels et systémiques.

    • Bonnes pratiques – Agir

    Développer un esprit critique, comprendre ses responsabilités et faire des choix d’usage éclairés et assumés.

    Pré-requis

    aucun

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