L'IA générative au quotidien
Faire gagner du temps à toute une équipe sans compromettre la qualité du travail ni la confidentialité des données
Le problème n'est plus l'accès à l'outil
Presque tout le monde a désormais accès à un assistant IA. Peu de gens en tirent un gain de temps réel, et une partie de ceux qui croient en gagner produisent en fait du travail qu'il faut reprendre. Cette journée porte sur l'écart entre les deux.
Nous ne faisons pas une présentation d'outils. Les participants travaillent sur leurs propres tâches récurrentes — rédiger, synthétiser, analyser, préparer, traduire, structurer — et repartent avec des gabarits réutilisables et une méthode de vérification.
Un texte produit par une IA se lit toujours bien. C'est précisément ce qui rend la vérification difficile, et indispensable : la fluidité n'est pas un indicateur d'exactitude.
Ce que vous saurez faire à la fin de la journée
- Formuler une demande qui donne un résultat utilisable du premier coup, plutôt qu'après dix reformulations
- Fournir le bon contexte : documents de référence, exemples, gabarits, ton attendu
- Reconnaître une hallucination, et savoir quelles affirmations doivent systématiquement être vérifiées
- Automatiser une tâche récurrente plutôt que de refaire la même demande chaque semaine
- Savoir ce qui ne doit jamais être saisi dans un outil externe, et pourquoi
- Identifier les tâches où l'IA fait perdre du temps — elles existent, et les connaître fait partie de la compétence
En intra-entreprise, la journée est calibrée sur vos outils réels et sur votre politique interne d'usage, afin que les participants repartent avec des pratiques immédiatement autorisées chez vous.
Ateliers pratiques
Cartographier ses tâches
Chaque participant recense ses tâches récurrentes et identifie celles où l'IA apporte un gain réel, celles où elle aide à la marge, et celles où elle nuit.
Construire ses gabarits
Transformer les demandes les plus fréquentes en gabarits réutilisables, testés sur des cas réels et partageables avec le reste de l'équipe.
Exercice de vérification
Débusquer les erreurs dans des productions IA plausibles mais fausses, et se doter d'une méthode de relecture systématique.
Pré-requis
- Aucun. La formation est conçue pour des profils non techniques
- Un ordinateur portable et un accès à l'outil IA de votre organisation
Programme de formation
Comment ça marche, en pratique
Le minimum à comprendre pour anticiper les résultats : ce que le modèle sait, ce qu'il invente, et pourquoi il ne sait pas qu'il se trompe.
Formuler une bonne demande
Objectif, rôle, format attendu, contraintes, exemples. Le passage d'une question vague à une consigne qui produit un résultat exploitable.
Fournir le bon contexte
Joindre des documents, s'appuyer sur des gabarits existants, donner des exemples de ce qui est attendu et de ce qui ne l'est pas.
Automatiser le récurrent
Repérer les tâches répétitives, les transformer en gabarits ou en petites automatisations, et les partager au sein de l'équipe.
Vérifier et corriger
Méthode de relecture, repérage des affirmations à sourcer, gestion des chiffres et des citations, et responsabilité finale de l'auteur humain.
Confidentialité et bon usage
Ce qui ne doit jamais quitter l'organisation, comment lire une politique d'usage, et quand signaler qu'un contenu a été produit avec l'aide de l'IA.