Culture IA & repères historiques
Comprendre l'évolution de l'intelligence artificielle, du machine learning aux modèles génératifs.
- Grandes étapes de l'IA
- IA prédictive vs IA générative
- Impacts métiers actuels
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Comprendre l'IA.Et l'intégrer avec méthode.
Une formation professionnelle pour passer de la curiosité à l'usage opérationnel : comprendre les modèles, choisir les bons outils, structurer ses prompts, sécuriser les pratiques et transformer l'IA en levier concret selon les métiers.
PROGRAMME
Des notions solides, puis des usages directement applicables.
Le parcours peut être adapté au niveau des participants, aux outils déjà utilisés et aux enjeux métiers de l'entreprise.
Fonctionnement des LLM
Explorer les principes clés des modèles de langage et leurs limites opérationnelles.
- Données, tokens et contexte
- Biais, hallucinations, limites
- Contrôle humain indispensable
Panorama des outils
Comparer les principaux assistants IA selon les usages professionnels et les contraintes d'entreprise.
- ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini
- Recherche, rédaction, analyse
- Critères de choix par usage
Niveaux de prompting
Passer du prompt intuitif au prompt structuré, réutilisable et contrôlable.
- Rôle, contexte, objectif
- Contraintes, exemples, format
- Itération et contrôle qualité
Intégration métier
Identifier les cas d'usage pertinents par fonction et prioriser ceux qui créent une vraie valeur.
- RH, commerce, communication
- Management, formation, support
- Matrice effort / impact
Productivité & automatisation
Utiliser l'IA pour accélérer les tâches récurrentes sans dégrader la qualité des livrables.
- Synthèse et reformulation
- Préparation de supports
- Workflows et standards internes
Création web avec un LLM
Cadrer, prototyper et améliorer une page web, un outil interne ou un SaaS simple sans profil technique.
- Brief fonctionnel clair
- Prototype guidé par étapes
- Tests, limites et mise en production
Gouvernance & bonnes pratiques
Encadrer les usages pour sécuriser les données, les décisions et les contenus produits.
- Confidentialité et RGPD
- Propriété intellectuelle
- Charte d'usage et validation
ATELIER PRATIQUE
Développer un site ou un SaaS avec un LLM, même en partant de zéro.
L'objectif n'est pas de faire semblant de devenir développeur en une journée. Il s'agit d'apprendre à dialoguer avec un modèle, cadrer un besoin, produire un prototype exploitable et comprendre les points de vigilance avant toute mise en production.
Cadrage produitObjectif, utilisateurs, parcours, fonctionnalités prioritaires et critères de réussite.
Prompt de spécificationTransformer une idée floue en brief clair pour générer une première structure.
Itérations contrôléesTester, corriger, améliorer l'interface, les textes, les données et les comportements.
Lecture critiqueIdentifier ce qui est fiable, ce qui doit être vérifié et ce qui nécessite un professionnel.
À L'ISSUE
Les participants repartent avec une méthode, pas seulement une liste d'outils.
Compétences travaillées : analyse des usages, choix d'outils, rédaction de prompts, évaluation des réponses, sécurisation des données, conception de workflows et prototypage assisté par IA.
Livrables possibles : bibliothèque de prompts métiers, matrice d'usages prioritaires, règles internes d'utilisation, fiches outils, mini-prototype web ou plan d'intégration IA par équipe.
Adapter le programme ↗Questions fréquentes
Ce qu'il faut savoir.
À qui s'adresse cette formation IA ?
Aux dirigeants, managers, équipes RH, commerciales, administratives, communication ou formation qui veulent intégrer l'IA générative dans leurs pratiques sans perdre en exigence professionnelle.
Faut-il déjà maîtriser les outils IA ?
Non. Le niveau peut aller de l'acculturation à l'atelier avancé. Les exercices sont ajustés au contexte, au niveau des participants et aux outils disponibles dans l'entreprise.
Quels outils peuvent être abordés ?
La formation peut couvrir ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral, des outils de recherche, de rédaction, de création visuelle, d'automatisation et de prototypage web.
Peut-on travailler sur des cas métiers réels ?
Oui. C'est même recommandé : contenus internes anonymisés, workflows existants, besoins d'équipe, tâches répétitives, supports commerciaux, RH, formation ou communication.