Éducation · 15 min

Concevoir un programme de 12 semaines de niveau master sur la gouvernance responsable de l'IA

Archétype: Planner Niveau 3

Contexte

Un département universitaire lance un nouvel électif de master sur la gouvernance responsable de l'IA pour l'automne 2026. Le professeur doit concevoir un programme de 12 semaines répondant aux normes d'accréditation, aligné sur les directives internationales de curriculum informatique, et construisant progressivement les étudiants des concepts fondamentaux à la pratique avancée de gouvernance.

Avant (Non structuré)

"Concevez un cours sur la gouvernance de l'IA pour des étudiants en master."

Ce qui manque

× Pas de contexte institutionnel — quel département, quel niveau de rigueur ?
× Aucun cadre de résultats d'apprentissage spécifié (Bloom, compétences)
× Ni durée, ni format, ni stratégie d'évaluation définis
× Pas de méthodologie de conception de curriculum
× Pas de critères d'évaluation de la qualité du curriculum

Après (Structuré MOTIVE)

[M] Motivation

En tant que professeur universitaire en systèmes d'information, j'ai besoin d'un programme de 12 semaines car le département lance un nouvel électif de master sur la gouvernance responsable de l'IA pour l'automne 2026, nécessitant une revue facultaire et un alignement d'accréditation.

[O] Objet

Livrer un syllabus de cours complet avec sujets hebdomadaires, objectifs d'apprentissage mappés sur la taxonomie de Bloom, listes de lecture curées, trois évaluations majeures et grilles d'évaluation. Critères de succès : (1) Les 6 niveaux de Bloom représentés, (2) Sujets séquencés des fondamentaux aux avancés, (3) Pondérations d'évaluation alignées sur les résultats d'apprentissage.

[T] Outil

Utiliser la Conception à Rebours (Wiggins & McTighe). Aligner avec les Curricula Informatiques ACM/IEEE 2023 et la Recommandation UNESCO sur l'Éthique de l'IA. Référencer le Règlement européen sur l'IA pour le contenu de gouvernance réglementaire.

[I] Instruction

1. Définir 4-5 résultats d'apprentissage au niveau du cours avec les verbes de la taxonomie de Bloom. 2. Séquencer 12 sujets hebdomadaires des fondements de l'éthique IA à l'implémentation de la gouvernance organisationnelle. 3. Concevoir 3 évaluations majeures (étude de cas, note de politique, examen). 4. Curéer 3-4 lectures par semaine.

[V] Variables

Niveau : Master. Effectif : 25-30. Prérequis : Introduction à l'IA. Format : Hybride (2h cours + 1h séminaire hebdomadaire). Évaluation : Analyse de cas (30%), note de politique (30%), examen final (25%), participation séminaire (15%). Exclure : Implémentation technique ML.

[E] Evaluation

Évaluer : (1) Couverture de la taxonomie de Bloom 1-5, (2) Cohérence et progression thématique 1-5, (3) Alignement évaluation-résultats 1-5, (4) Qualité et diversité des lectures 1-5. S'assurer que les 6 niveaux de Bloom sont représentés sur les 12 semaines.

Comparaison des résultats

Sortie Avant

Semaine 1 : Introduction à l'éthique de l'IA. Semaine 2 : Biais dans les systèmes IA. Semaine 3 : Équité et transparence. Semaine 4 : Vie privée et protection des données. Le cours couvrira divers sujets liés à la gouvernance de l'IA.

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Semaine 1 : Introduction à l'éthique de l'IA. Cette semaine présente aux étudiants les concepts fondamentaux de l'éthique de l'IA et pourquoi elle est importante dans le monde d'aujourd'hui. Nous discuterons de quelques cadres éthiques clés et de leur application à l'intelligence artificielle. Semaine 2 : Biais dans les systèmes IA. Nous examinerons comment les biais peuvent apparaître dans les systèmes IA et discuterons de quelques exemples notables. Les étudiants découvriront différents types de biais et pourquoi ils sont problématiques. Semaine 3 : Équité et transparence. Cette semaine couvre les concepts d'équité et de transparence dans l'IA. Nous discuterons de ce que signifie pour un algorithme d'être équitable et pourquoi la transparence est importante pour la confiance. Semaine 4 : Vie privée et protection des données. Les étudiants apprendront les préoccupations liées à la vie privée dans les systèmes IA et les réglementations de protection des données. Nous discuterons du RGPD et d'autres cadres de protection de la vie privée. Semaine 5 : Régulation de l'IA. Nous examinerons les régulations actuelles et proposées autour de l'IA. Les semaines restantes couvriront d'autres sujets, et les étudiants rédigeront un travail de fin de cours sur un sujet de leur choix.

Sortie Après

Semaine 3 : Équité algorithmique et atténuation des biais. Résultats d'apprentissage : (1) Analyser les sources de biais dans les pipelines ML (Bloom : Analyser), (2) Évaluer les compromis des métriques d'équité (Bloom : Évaluer). Lectures : Barocas & Selbst (2016), Lignes directrices HLEG UE Ch. 3.

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**Résultats d'apprentissage au niveau du cours (Conception à Rebours)** À l'issue du cours, les étudiants seront capables de : (1) Analyser les tensions éthiques dans le déploiement de l'IA à l'aide de cadres philosophiques établis (Bloom : Analyser), (2) Évaluer des cadres de gouvernance concurrents entre juridictions (Bloom : Évaluer), (3) Créer une note de politique de gouvernance IA originale pour une organisation réelle (Bloom : Créer), (4) Appliquer des méthodologies d'évaluation des risques à l'audit des systèmes IA (Bloom : Appliquer). **Semaine 3 : Équité algorithmique et atténuation des biais** Résultats d'apprentissage : (1) Analyser les sources de biais dans les pipelines ML incluant données d'entraînement, sélection de caractéristiques et métriques d'évaluation (Bloom : Analyser), (2) Évaluer les compromis entre métriques d'équité concurrentes telles que la parité démographique, l'égalité des chances et l'équité individuelle (Bloom : Évaluer). Lectures : Barocas & Selbst (2016) 'Big Data's Disparate Impact' ; Lignes directrices HLEG UE Ch. 3 ; Chouldechova (2017) sur les théorèmes d'impossibilité. Séminaire : Audit pratique d'un jeu de données d'algorithme de recrutement avec l'outil Aequitas. Point d'évaluation : Soumettre une analyse de cas identifiant 3 vecteurs de biais, stratégies d'atténuation et justification des métriques d'équité (contribue à la note d'étude de cas de 30%). **Semaine 7 : Le Règlement européen sur l'IA — Cadre réglementaire basé sur les risques** Résultats d'apprentissage : (1) Classifier les systèmes IA par niveau de risque selon les Annexes du Règlement IA (Bloom : Appliquer), (2) Évaluer les exigences de conformité pour les systèmes IA à haut risque (Bloom : Évaluer). Lectures : Règlement IA Articles 6-9, 52 ; Veale & Borgesius (2021) sur les défis de classification des risques. Séminaire : Simulation d'audience réglementaire — les étudiants argumentent pour/contre la classification d'un système de reconnaissance faciale. **Architecture d'évaluation (alignée sur la progression de Bloom)** Devoir 1 — Analyse de cas (30%, Semaines 3-5) : Étude de cas progressive avec 3 points de contrôle analysant biais, vie privée et responsabilité. Devoir 2 — Note de politique (30%, Semaines 8-10) : Note de politique de gouvernance originale de 3 000 mots pour une organisation réelle. Examen final (25%, Semaine 12) : Examen basé sur des scénarios avec questions graduées de Mémoriser à Créer. Participation séminaire (15%) : Contributions hebdomadaires évaluées par grille structurée.

Scores d'évaluation

Moyenne Avant

1.8/5

Moyenne Apres

4.8/5

Amelioration

+171%

Avant MOTIVE (1-5)

Apres MOTIVE (1-5)

Amélioration clé

Le composant Instruction a produit l'impact qualité le plus important en imposant le mapping de la taxonomie de Bloom par semaine et la conception structurée d'évaluation — transformant une liste de sujets en un curriculum pédagogiquement séquencé et prêt pour l'accréditation.

Rédiger un Architecture Decision Record pour la migration de REST vers GraphQL

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