• Identifier les cas d’usage de l’IA pouvant être sécurisés dans la fonction paie.
• Analyser des documents ou données de paie avec l’IA dans un environnement maîtrisé.
• Construire des prompts de recherche, d’explication et de contrôle adaptés aux activités de paie.
• Créer et tester un assistant IA d’appui au gestionnaire paie.
• Identifier et cartographier une tâche de contrôle pouvant être automatisée.
• Sécuriser les données, les sources et la validation des résultats produits par l’IA.

Identifier les usages pertinents de l’IA dans la fonction paie

• Ce que l’IA peut apporter à la recherche, l’explication, l’analyse, le contrôle et la veille.
• Distinguer les usages d’appui au gestionnaire des opérations qui ne doivent pas être déléguées sans contrôle.
• Prioriser les cas d’usage selon la valeur attendue, la sensibilité des données et la fiabilité requise.
• Cas pratique : Classer plusieurs tâches de paie selon qu’elles doivent être réalisées par l’humain, assistées par l’IA ou potentiellement automatisées.

Sécuriser les données et les productions

• Confidentialité, données personnelles et informations sensibles de rémunération.
• Anonymisation ou pseudonymisation des jeux de données utilisés en formation et en expérimentation.
• RGPD, sécurité, traçabilité, contrôle humain et règles internes d’usage.
• Exercice : Analyser plusieurs situations de traitement de données de paie et déterminer les précautions nécessaires avant d’utiliser un outil d’IA.

Rechercher, expliquer et vérifier une information réglementaire

• Formuler une demande précise et contextualisée.
• Obtenir des références et vérifier les réponses à partir de sources fiables.
• Transformer une règle complexe en fiche pratique ou réponse pédagogique à destination d’un agent.
• Cas pratique : Interroger une IA sur une règle de paie, vérifier la réponse à partir d’une source réglementaire et produire une synthèse fiabilisée.

Analyser des données et détecter des anomalies

• Utiliser l’IA pour explorer un jeu de données, rechercher des incohérences et expliquer des écarts.
• Construire des contrôles reproductibles et documenter les résultats.
• Conserver la validation finale du gestionnaire.
• Cas pratique : À partir d’un jeu de données fictif ou pseudonymisé, identifier des anomalies, proposer des contrôles complémentaires et documenter la correction.

Créer un assistant IA d’appui à la paie

• Définir sa mission, ses instructions, ses sources et ses limites.
• Paramétrer des règles de prudence et de citation des sources.
• Tester l’assistant sur plusieurs demandes de gestionnaires ou d’agents.
• Exercice : Créer et tester un assistant IA « paie » pour la recherche réglementaire, l’explication et le contrôle.

Identifier et cartographier les contrôles automatisables

• Repérer les tâches répétitives compatibles avec l’automatisation.
• Cartographier le flux : données d’entrée, règle de contrôle, alerte, validation et traçabilité.
• Comprendre les apports et limites des outils no-code / low-code ou des fonctions d’action de l’IA.
• Cas pratique : Concevoir le workflow d’un contrôle récurrent de paie sans automatiser la décision finale ni la transmission des déclarations.

Pourquoi choisir cette formation ?

• Une approche sécurisée de l’IA appliquée à un domaine manipulant des données particulièrement sensibles.
• Travail pratique sur un jeu de données fictif ou pseudonymisé pour apprendre à détecter des anomalies.
• Création d’un assistant IA paie orienté recherche, explication et contrôle.
• Mise à disposition de prompts de contrôle, d’une grille de sécurité et d’un modèle de workflow.

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