Distinguer IA générative IA prédictive et automatisation

Savoirs essentiels à maîtriser

1. Comprendre l’automatisation

À savoir

L’automatisation repose sur des règles fixes et explicites :

• si une condition est remplie, alors une action est déclenchée ;

• le comportement est prévisible et déterministe.

Il n’y a aucun apprentissage, ni adaptation autonome.

Compétences associées

• Identifier un système basé sur des règles

• Comprendre qu’une automatisation ne “s’améliore” pas seule

2. Comprendre l’IA prédictive

À savoir

L’IA prédictive utilise des données passées pour :

• identifier des corrélations,

• estimer la probabilité d’un événement futur.

Elle produit des prévisions, pas des certitudes.

Compétences associées

• Comprendre la logique de prédiction probabiliste

• Savoir interpréter un résultat comme une estimation, non comme un fait

3. Comprendre l’IA générative

À savoir

L’IA générative :

• s’appuie sur des modèles entraînés sur de grands volumes de données,

• génère du contenu (texte, image, code…) nouveau, mais probabiliste,

• ne vérifie pas la véracité de ce qu’elle produit.

Elle vise la plausibilité, pas la vérité.

Compétences associées

• Comprendre la notion de génération probabiliste

• Distinguer créativité apparente et fiabilité réelle

4. Comparer clairement les trois notions

À connaître

5. Erreurs fréquentes à éviter

À savoir

• Qualifier d’IA un simple automatisme

• Interpréter une prédiction comme une certitude

• Prendre un contenu généré pour une expertise validée

Compétences associées

• Nommer correctement la technologie utilisée

• Adapter son niveau de confiance au type d’outil

Synthèse des compétences à maîtriser

Maîtriser ce savoir, c’est être capable de :

• différencier clairement automatisation, IA prédictive et IA générative,

• expliquer leurs usages et leurs limites respectives,

• choisir la bonne technologie selon le besoin,

• éviter les confusions qui faussent l’auto-évaluation.