Qu'est-ce que la boucle Délégation-Diligence ?	C'est un cadre pour chaque interaction avec l'IA : vous décidez d'abord ce qu'il faut confier à l'IA (tâche, outil, données), puis vous prenez la responsabilité du résultat.
Quels sont les quatre éléments clés de la boucle Délégation-Diligence ?	Description (communiquer la vision), Discernement (juger le résultat), Délégation (décider ce qu'on confie), Diligence (vérifier et valider).
Quelles informations sensibles faut-il supprimer avant de partager des données avec l'IA ?	Les noms, coordonnées, informations de paiement, tarifs propriétaires, et tout détail d'identification.
Quel est le risque principal concernant la confidentialité avec les outils d'IA ?	Certains outils utilisent vos données d'entrée pour entraîner les modèles futurs.
Comment préparer un document commercial pour l'IA de manière sécurisée ?	Remplacer les noms par des codes (Client A, Fournisseur X), supprimer les chiffres exacts inutiles, et éliminer complètement les coordonnées.
Que faut-il faire si quelque chose s'est mal passé avec l'IA ?	Agir rapidement : supprimer la conversation et demander la suppression des données.
Quel est l'objectif de l'Exercice 2 (Valider avec l'IA) ?	Comparer ce que l'IA détecte avec vos propres observations pour identifier l'écart entre la vision de l'IA et votre jugement.
Quels sont les trois critères pour évaluer le résultat de l'IA dans l'Exercice 3 ?	Exactitude (vérifier les chiffres), Utilité (ce qu'on garde/modifie), Responsabilité (accepteriez-vous de le signer ?).
Pourquoi est-il important de noter vos observations avant de consulter l'IA ?	Cela crée un point de référence pour évaluer si l'IA a capté les mêmes patterns et pour mesurer sa valeur ajoutée.
Qu'est-ce que l'hygiène des données en contexte d'IA ?	C'est la pratique de nettoyer et de protéger les données sensibles avant de les partager avec des outils d'IA.