L’IA pour tous : les bases pour gagner en efficacité au quotidien selon la méthode SavoirIA® [Niveau 1]

✅ Intégrer le fonctionnement et les usages clés des outils d’IA générative.
✅ Exploiter ChatGPT et d’autres outils IA pour automatiser des tâches simples et gagner en productivité.
✅ Structurer des requêtes efficaces (prompts) pour générer des contenus utiles.
✅ Identifier les opportunités concrètes d’usage de l’IA dans leur quotidien professionnel.
✅ Adopter une posture responsable et éthique face à l’IA.

Notre organisme peut vous offrir des possibilités d’adaptation et/ou de compensations spécifiques si elles sont nécessaires à l’amélioration de vos apprentissages sur cette formation. Aussi si vous rencontrez une quelconque difficulté nous vous remercions de contacter Sébastien Aulnette directement au 06 76 31 29 44 ou par email à l’adresse : sebastien.aulnette@cogitime.fr.

● Définition et évolution de l’IA générative
• Qu’est-ce que l’IA générative ?
• Différences avec l’IA prédictive et l’IA analytique.
• Historique rapide : des premiers modèles de langage aux solutions actuelles
• Impact des avancées récentes (multimodalité, accessibilité, démocratisation).
● Panorama des principaux outils et leurs usages
• Outils textuels
• Outils visuels
• Points forts et limites de chaque famille d’outils.
● Identification des tâches automatisables
• Rédaction (mails, articles, posts réseaux sociaux).
• Création visuelle (supports marketing, illustrations).
• Traitement de données (résumés, classifications).
• Cas pratiques dans différents secteurs (RH, communication, commerce, formation).
● Stratégie d’intégration de l’IA dans un workflow professionnel
• Choisir les bons cas d’usage (impact / faisabilité).
• Cartographier les tâches répétitives et chronophages.
• Définir une méthodologie d’intégration progressive (test → adoption → déploiement).
• Inscrire l’IA dans une logique responsable (RGPD, accessibilité, sobriété numérique).

● Principes de base du Prompt Engineering
• Comprendre la logique d’interaction avec un modèle IA.
• Importance du rôle (qui parle ?), du contexte et du niveau de précision.
● Structure d’un bon prompt
• Les 5 composantes : rôle – cible – objectif – contexte – format attendu.

• Exemples concrets de prompts simples vs détaillés.
● Techniques avancées d’optimisation
• Chaînage de prompts
• Utilisation de contraintes (nombre de mots, style, ton).
• Requêtes itératives : tester, ajuster, affiner.
• Prompts multimodaux (texte + image).
● Études de cas : prompts optimisés vs prompts inefficaces
• Analyse comparative de résultats.
• Identification des erreurs fréquentes (trop vague, trop long, ambigu).
Exercice pratique : Rédaction et amélioration de prompts pour : un post LinkedIn, un visuel marketing, un résumé de texte professionnel. Les participants formulent leurs prompts pour comparer la différence de résultats.

● Enjeux de sécurité liés à l’IA générative
• Comprendre où vont les données saisies dans un prompt.
• Différence entre les versions grand public et versions professionnelles sécurisées.
• Risques de fuite, de réutilisation et d’entraînement des données.
● Cadre réglementaire et conformité
• Obligations légales (RGPD, droit d’auteur, secret professionnel).
• Sensibilisation aux secteurs sensibles (santé, droit, éducation, finance).
• Élaboration d’une charte interne d’utilisation responsable de l’IA.
● Bonnes pratiques pour sécuriser ses prompts
• Anonymiser systématiquement les données
• Ne jamais saisir : données personnelles, identifiants, informations stratégiques de l’entreprise. • Utiliser des environnements sécurisés (solutions professionnelles, API).
● Études de cas et retours d’expérience
• Incidents réels liés à des fuites de données via IA.
• Analyse d’un prompt “à risque” et transformation en version conforme.