Parcours d’analyse et d’exploration▦

1. Lire deux pages sur le même sujet, une rédigée et une générée.
2. Identifier trois affirmations vérifiables et leurs sources.
3. Repérer les métadonnées de date, d’auteur et de statut.
4. Utiliser un laboratoire sans confondre simulation et IA réelle.
5. Rédiger une synthèse de 200 mots indiquant les incertitudes.

Production attendue : Une fiche de lecture comparant faits, interprétations et affirmations insuffisamment étayées.

Critère de réussite : Le débutant peut identifier une référence primaire, expliquer le rôle d’un agent et refuser une conclusion sans preuve.

1. Choisir des documents et consignes compatibles avec le programme.
2. Faire comparer deux réponses contradictoires.
3. Demander une justification fondée sur des passages originaux.
4. Présenter les limites de génération et la provenance des médias.
5. Évaluer la démarche argumentée avec une grille explicite.

Production attendue : Une séquence de cours, une grille d’évaluation et un dossier de sources à remettre aux élèves.

Critère de réussite : Les élèves peuvent expliquer pourquoi une citation soutient ou non une affirmation et distinguer synthèse et preuve.

1. Définir le besoin réel et les personas.
2. Choisir une structure HTML et une interface sans dépendance IA obligatoire.
3. Élaborer un prototype et des contenus sourcés.
4. Tester contraste, clavier, performance et compatibilité.
5. Documenter licences, attributions et révisions.

Production attendue : Un prototype accessible avec sources, parcours alternatif et rapport des tests de conformité.

Critère de réussite : Le visiteur accède à l’information même sans modèle, tandis que les contenus générés restent clairement indiqués.

1. Créer un outil de consultation sans effet de bord.
2. Décrire ses paramètres dans un schéma JSON.
3. Comparer les rôles de MCP, A2A et WebMCP.
4. Implémenter une confirmation avant action engageante.
5. Tester des contenus injectés et observer les journaux.

Production attendue : Un schéma d’outil commenté, un diagramme de permissions et des tests d’exécution reproductibles.

Critère de réussite : L’outil refuse les accès non autorisés et présente les résultats réellement observés sans prétendre connecter un service absent.

1. Définir questions, hypothèses et métriques.
2. Construire un jeu de données dont les droits sont connus.
3. Préparer des cas négatifs et contradictoires.
4. Mesurer composants, intervalles et erreurs.
5. Publier méthodes, versions et limites.

Production attendue : Un protocole d’évaluation daté, un tableau de résultats détaillés et une analyse des échecs.

Critère de réussite : Les mesures sont reproductibles et accompagnées de limites, plutôt que d’une affirmation générale de supériorité.

1. Identifier les usages et les acteurs responsables.
2. Cartographier les données et permissions des outils.
3. Évaluer confidentialité, sécurité et accessibilité.
4. Choisir des mesures et seuils de validation.
5. Préparer un processus de surveillance et correction.

Production attendue : Un registre de risques, une matrice d’autorisations et un processus d’approbation lisible.

Critère de réussite : L’équipe peut expliquer les décisions, suspendre une automatisation et corriger ses défaillances.