IA pour les mécaniciens automobiles.

Distinguer les capacités réelles, les limites, les erreurs plausibles et les niveaux de risque des outils d'IA.

Comparer plusieurs réponses sur une situation professionnelle et repérer ce qui exige une source, une mesure ou une validation humaine.

Préciser le contexte, l'objectif, les données autorisées, les contraintes, le format et les contrôles attendus.

Construire une bibliothèque d'instructions réutilisables pour ses principales tâches sans introduire de données sensibles.

Explorer rapidement une question tout en contrôlant l'origine, la date, la qualité et l'applicabilité de chaque information.

Produire une synthèse accompagnée d'un registre des sources, des hypothèses et des points à confirmer.

Transformer le récit du client et les observations en fiche de diagnostic exploitable.

Préparer un ordre de travail avec symptômes, historique, contrôles et questions complémentaires.

Hiérarchiser les causes plausibles et choisir des tests sans remplacer les mesures réelles.

Construire un arbre de diagnostic pour une panne fictive et justifier chaque contrôle.

Préparer les interventions, pièces, délais et explications client avec transparence.

Produire un devis argumenté et un plan d'intervention soumis à validation du chef d'atelier.

Évaluer les données, les personnes affectées, les risques d'erreur ou de discrimination et le niveau de supervision nécessaire.

Réaliser une fiche de risque et définir les usages autorisés, encadrés ou interdits dans son contexte.

Combiner outils, données, vérification et jugement dans un processus maîtrisé par le mécanicien automobile.

Présenter protocole ia de diagnostic et de gestion d'atelier avec ses garde-fous, responsables, preuves et indicateurs.