Introduction au chapitre 3

Bienvenue dans la zone de turbulences : la gestion des risques.

Jusqu'ici, nous avons vu que GUS (l'IA de FrigoMagique) était un assistant formidable pour accélérer les tests. Mais comme tout outil puissant, il comporte des dangers. Une IA peut mentir avec aplomb, révéler des secrets industriels ou consommer l'énergie d'une petite ville.

Dans ce chapitre, nous allons apprendre à identifier, mesurer et atténuer ces risques pour garantir une qualité logicielle irréprochable.

🗺️ Le programme du chapitre

Nous allons explorer les zones d'ombre de l'IA générative à travers trois axes majeurs :

Les défaillances de qualité (section 3.1) : comment détecter les hallucinations, les erreurs de raisonnement et les biais cognitifs de l'IA.
Les risques de sécurité (section 3.2) : comment prévenir les fuites de données personnelles et les attaques par "Prompt Injection".
L'impact sociétal et environnemental (section 3.3) : comprendre la consommation d'énergie des LLM et assurer la conformité aux nouvelles lois (comme l'AI Act).

En tant que professionnel de la qualité, votre rôle évolue : vous ne chassez plus seulement les bugs fonctionnels, vous devenez le gardien de l'éthique et de la fiabilité de l'IA.

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