Apprendre l’IA sur le travail réel de votre équipe.

On part d’une tâche que vos collaborateurs connaissent. Puis on pratique : choisir les données, formuler la demande, contrôler la réponse et mesurer si la méthode aide vraiment.

  • Contenu adapté aux rôles, outils et niveau de départ des participants
  • Exercices sur des cas autorisés, anonymisés ou synthétiques
  • Méthode de vérification pour les faits, calculs, sources et documents produits
  • Mesure simple avant et après sur une tâche représentative, sans gain promis

Une tâche cible, pas un tour des outils

On commence par un court inventaire : qui utilise déjà l’IA, pour quoi, avec quels outils et quelles données. Puis on choisit un exercice utile : résumer un dossier, structurer des notes, rédiger un brouillon, extraire des champs.

Le programme suit le niveau et le contexte des participants. Une équipe qui découvre l’IA n’a pas besoin du vocabulaire d’une équipe qui automatise déjà.

Ce que les participants pratiquent

Le but : savoir quand utiliser l’IA, quoi lui donner, comment examiner le résultat et quand demander une validation humaine.

  • Décomposer une tâche et définir ce qu’est une réponse acceptable
  • Donner le contexte et le format attendu sans joindre de données inutiles
  • Repérer une affirmation non étayée, une omission et une fausse précision
  • Vérifier un résultat dans la source, le document ou le système de référence
  • Conserver une méthode réutilisable plutôt qu’une collection de formules magiques (prompts)

Les données confidentielles restent une décision explicite

Avant l’exercice, on fixe les outils autorisés et les informations qui peuvent y entrer. Données personnelles, dossiers clients, secrets d’affaires et documents confidentiels ne vont pas dans un outil public par réflexe.

Sans données réelles utilisables, on prend un exemple anonymisé ou synthétique. La formation donne une règle d’escalade claire pour les cas ambigus.

Mesurer l’exercice sans promettre un résultat

La même tâche est faite avec la méthode de départ, puis avec la méthode de travail pratiquée. On compare temps, corrections, éléments attendus et erreurs détectées. Le résultat vaut pour cet exercice et ce groupe, pas comme rendement garanti.

Mesurer l’exercice sans promettre un résultat
CritèreCe qu’on observePreuve conservée
ExactitudeÉléments corrects et erreurs repéréesGrille de contrôle complétée
ComplétudeInformations attendues présentesComparaison au résultat de référence
EffortTemps et reprises nécessairesMesure de l’exercice
AutonomieÉtapes reproduites sans aideMéthode et consignes réutilisables

Ce qui reste après la session

Les livrables suivent le format retenu et le contexte de l’équipe. Ils servent à refaire la tâche, à former un collègue absent et à documenter vos actions de sensibilisation.

  • Support synthétique adapté aux outils vus pendant la session
  • Méthode pas à pas pour le cas travaillé
  • Grille de vérification et règles de traitement des données
  • Résultat anonymisé de l’exercice de référence
  • Liste des questions ou usages à cadrer ensuite

Questions fréquentes

Est-ce une formation générale à ChatGPT ?

Non. Les outils peuvent être présentés, mais le programme part d’une tâche de votre équipe et d’un résultat à contrôler. La méthode reste utile quand l’interface ou le modèle change.

Peut-on utiliser nos documents pendant les exercices ?

Oui, si l’outil retenu l’autorise et si les participants connaissent les règles. Sinon, on prépare des versions anonymisées ou synthétiques qui gardent la difficulté sans exposer les données.

Comment vérifiez-vous que la formation a servi ?

On fixe avant la session une tâche et une grille simples. Le groupe fait l’exercice, contrôle le résultat et compare temps, corrections et éléments attendus. On rapporte ce qui est observé, sans extrapoler de gain garanti.

La formation délivre-t-elle un certificat de conformité au règlement européen sur l’IA (AI Act) ?

Non. Elle peut contribuer à la culture IA de l’équipe et documenter les sujets couverts, mais ne certifie pas la conformité juridique. Les besoins dépendent des rôles, des systèmes utilisés et de leurs risques.

Faut-il déjà maîtriser l’IA ?

Non. Vocabulaire et exercices suivent le niveau de départ. Pour un groupe très hétérogène, mieux vaut parfois séparer découverte, pratique métier et automatisation avancée.

Quelle durée et quel nombre de participants ?

Cela dépend des rôles, du niveau de pratique et de l’exercice choisi. On propose le format après un échange de préparation, sans durée fixe imposée.

Parlons de votre contexte.

Un premier échange permet de cadrer le besoin, les accès et une prochaine étape réaliste.

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