Qu'est-ce que la « Fluidité IA » (AI Fluency) ?	La capacité de collaborer efficacement avec des outils d'IA, en développant le jugement nécessaire pour les utiliser bien.
Quels sont les quatre piliers du Cadre 4D de la Fluidité IA ?	Délégation, Description, Discernement et Diligence.
Si la réponse de l'IA est trop générique, quelle information doit ajouter au prompt ?	Des détails sur l'audience, le rôle ou les contraintes spécifiques.
Si l'IA ne respecte pas le format souhaité, quelle technique de prompt doit utiliser ?	Montrer un exemple du format ou décrire la structure explicitement.
Comment corriger le ton d'une réponse IA qui ne correspond pas à mes besoins ?	Décrire le ton souhaité en langage simple (ex: « conversationnel », « formel et autoritaire »).
Qu'est-ce que l'« état d'esprit itératif » (iteration mindset) ?	Traiter le premier prompt comme le début d'une conversation, et non comme une requête unique.
Qu'est-ce que les « Evals » (évaluations) et pourquoi sont-elles importantes ?	Des tests systématiques pour évaluer la performance de l'IA sur des tâches spécifiques et uniques à votre flux de travail.
Quel est l'objectif du « cycle de diligence et de délégation » ?	Tester systématiquement les capacités de l'IA en la comparant à des données et des résultats que l'on connaît déjà pour bâtir la confiance.
Quel type de donnée est essentiel pour l'analyse de cohorte par IA ?	Les dates d'inscription (enrollment dates).
Quelle est la première étape du cadre de validation de l'IA ?	Identifier une tâche analytique spécifique à déléguer.
Lors de l'évaluation des résultats de l'IA, quels trois aspects doivent être examinés ?	Le résultat produit, l'approche utilisée, et la manière de communiquer les conclusions.
Si l'utilisateur n'est pas à l'aise avec les données, quel rôle l'IA peut-elle jouer ?	Aider à la réflexion (brainstorming) et à l'implémentation de solutions (ex: formules Excel).
Pour comprendre le processus de l'IA, quelle action doit être répétée ?	Demander constamment des clarifications et des explications.
Le processus de validation de l'IA élimine-t-il la responsabilité de l'utilisateur ?	Non, l'utilisateur reste responsable de la vérification et de la transparence.
Que signifie l'échec de la validation d'une tâche pour l'utilisateur ?	Que cette tâche n'est pas appropriée à déléguer à l'IA.