Description
Cette formation de 2 jours permet aux professionnels de maîtriser les IA génératives dans leur environnement de travail avec une approche structurée, exigeante et adaptée aux contraintes des grandes organisations. Basée sur une pédagogie entièrement active, elle alterne apports méthodologiques, démonstrations en direct, études de cas sectoriels et ateliers de production immédiatement réutilisables en situation de travail. Les participants repartent avec une méthode, des livrables concrets et une posture sécurisée vis-à-vis des données et des résultats produits.
Objectifs pédagogiques
- Expliquer les mécanismes de génération d’un LLM pour anticiper ses biais, ses limites et ses erreurs
- Construire un prompt structuré (rôle, contexte, objectif, format, contraintes) adapté à un besoin métier précis
- Appliquer les techniques de few-shot, chain-of-thought et reformulation itérative sur des tâches professionnelles complexes
- Sélectionner l’outil IA adapté (ChatGPT, Claude, Copilot) à un cas d’usage en justifiant son choix technique et sécuritaire
- Détecter et traiter une hallucination, une approximation ou une réponse non fiable avant réutilisation
- Classifier les données de son organisation et déterminer ce qui peut ou ne peut pas être soumis à un LLM externe
- Produire une bibliothèque de prompts métier réutilisables, documentés et validés pour son périmètre professionnel
- Évaluer le niveau de risque d’un usage IA et appliquer les mesures de sécurisation adaptées
Public concerné
Fonctions support, communication, RH, marketing, commercial, achats
Management, chefferie de projet, consultants, analystes
Fonctions sécurité, conformité, juridique
Tout métier exposé aux usages IA dans les secteurs défense, télécom, industrie, services et secteur public
Prérequis
Maîtrise des outils bureautiques courants
Pratique numérique de base (navigation web, messagerie, outils collaboratifs)
Accès idéalement à au moins un outil d’IA générative : ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini
Déroulé du programme
1
Jour 1 - Comprendre les IA génératives et leurs logiques de fonctionnement - 3h30
3h
- Définition du prompt engineering et positionnement dans les usages professionnels actuels
- Différence entre question simple, consigne structurée, prompt métier et scénario conversationnel
- Principes de fonctionnement d’un LLM : prédiction, contexte, ambiguïté, probabilité de réponse
- Pourquoi une même demande produit des résultats différents selon l’outil, la formulation ou le contexte fourni
- Panorama des usages professionnels à fort impact : rédaction, synthèse, structuration, assistance opérationnelle
- Présentation comparée de ChatGPT, Claude et Copilot : points forts, limites, cas d’usage privilégiés
- Aperçu des solutions souveraines et on-premise : Azure OpenAI, Mistral, LLaMA (pour contextes confidentiels)
2
Exercices comparatifs: Une même demande, trois outils
- Test d’une consigne identique sur ChatGPT, Claude et Copilot
- Observation des écarts de qualité, ton, structure et précision
- Débrief collectif sur les causes des écarts
3
Jour 1 - Anatomie d’un prompt efficace : rôle, contexte, format, contraintes - 3h30
3h
- Les composants essentiels d’un prompt performant : intention, rôle, contexte métier, données d’entrée, ton, format, critères de réussite
- Comment transformer une demande vague en consigne exploitable step-by-step
- Importance des contraintes utiles : longueur, structure, audience, style, exclusions
- Construction d’une trame de prompt réutilisable et adaptée au contexte métier
- Bonnes pratiques de reformulation, découpage en étapes et clarification progressive
- Méthode de relecture avant envoi : clarté, complétude, pertinence, sécurité
4
Cas pratiques : refondre un prompt faible en prompt professionnel
- Analyse de prompts imprécis ou inefficaces fournis par le formateur
- Reconstruction à partir d’une grille d’analyse structurée
- Justification des choix d’amélioration en séance
5
Jour 2 - Techniques avancées accessibles : few-shot, chain-of-thought, tree-of-thought - 3h00
3h
- Few-shot prompting : guider la réponse par l’exemple pour stabiliser ton, structure et niveau de langage
- Chain-of-thought : décomposer le raisonnement pour des tâches analytiques ou décisionnelles complexes
- Tree-of-thought : explorer plusieurs pistes avant de converger vers une solution optimale
- Quand utiliser ces techniques, quand rester simple — éviter la sur-complexification
- Construction de séquences de prompts : prompt initial, relance, critique, amélioration, consolidation
- Gestion du contexte long et des conversations multi-tours
6
Activités pratiques
- Progression guidée sur tâche complexe
- Comparaison prompt simple vs prompt enrichi vs prompt guidé par étapes
- Mesure des différences de qualité sur une tâche réelle
- Analyse collective des bénéfices et limites de chaque technique
7
Jour 2 - Cas métiers : rédaction, analyse, synthèse documentaire et assistance au code - 2h00
2h
- Rédaction professionnelle : e-mails, notes, comptes rendus, reformulations, résumés exécutifs
- Analyse : extraction d’idées clés, classement, comparaison, priorisation, transformation d’informations brutes
- Synthèse documentaire : traitement de documents longs, préparation de réunions, restitution ciblée par audience
- Assistance technique : génération d’exemples de code, explication de scripts, reformulation d’erreurs, documentation
- Cas sectoriels : rapports d’incident cyber, synthèse de veille technique, aide à la rédaction de spécifications
- Définir des critères de validation métier avant réutilisation d’une réponse IA
8
Atelier métier : un prompt par usage professionnel
- Chaque participant choisit un cas réel de son environnement
- Construction, test et ajustement d’un prompt réutilisable
- Production d’une version finale validée en séance
9
Jour 2 - Sécurité, confidentialité et gouvernance des usages IA en entreprise - 1h00
1h
- Classification des données : ce qui peut et ne peut pas être soumis à un LLM externe (RGPD, données clients, brevets, informations classifiées)
- Différences entre solutions cloud publiques (ChatGPT, Claude.ai, Copilot) et déploiements souverains ou on-premise
- Comprendre les hallucinations : mécanismes, contextes à risque, signaux faibles de réponse douteuse
- Méthodes de réduction du risque : cadrage, demande de justification, confrontation des résultats, vérification humaine
- Sensibilisation aux risques de prompt injection, fuite de contexte et manipulation de modèle
- Obligations RGPD liées à l’usage de l’IA générative en entreprise
- Check-list de validation avant réutilisation d’un contenu généré
10
Jour 2 - Atelier final : concevoir sa bibliothèque de prompts métier - 1h00
1h
- Mise en application intégrale des méthodes vues pendant la formation
- Constitution d’une boîte à outils de prompts personnels ou d’équipe
- Formalisation de bonnes pratiques transférables au quotidien professionnel
- Bilan des usages immédiatement déployables à partir du retour au poste
- Plan d’action individuel : 3 actions à mettre en oeuvre dans les 15 jours suivant la formation
11
Production finale
- Conception de 3 à 5 prompts directement utilisables dans son activité
- Présentation croisée et feedback du groupe
12
•Amélioration collective pour robustesse et réutilisabilité•
Informations
Durée
2 jour(s)
14h
Tarif
Sur demande
Prochaines sessions
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