• Utiliser efficacement une IA générative pour produire, analyser et transformer des informations professionnelles.
• Connecter un assistant IA à des sources, fichiers et outils de travail lorsque l’environnement le permet.
• Créer un assistant spécialisé et un skill simple correspondant à un besoin professionnel.
• Distinguer assistant, agent, automatisation et fonction de type Computer Use / Cowork.
• Construire une automatisation simple sans savoir coder.
• Sécuriser les usages et organiser le contrôle humain des tâches confiées à l’IA.

Comprendre les possibilités et limites des IA génératives

• Comment fonctionne une IA générative et pourquoi elle peut produire une réponse plausible mais erronée.
• Les principaux types de contenus traités : texte, document, image, audio et données.
• Panorama raisonné des grandes familles d’assistants et critères de choix.
• Exercice : Comparer les réponses de plusieurs assistants sur une même tâche et identifier les écarts de qualité, de sources et de contrôle.

Concevoir des instructions performantes

• Structurer une instruction : rôle, contexte, objectif, tâche, contraintes, ressources et format.
• Améliorer les réponses par itérations, exemples, critique et comparaison.
• Construire une méthode de vérification adaptée au niveau de risque de la tâche.
• Cas pratique : À partir d’une activité professionnelle des participants, construire, tester puis améliorer une instruction réutilisable.

Travailler avec des fichiers, documents et données

• Analyser, résumer, comparer, transformer ou extraire des informations d’un document.
• Croiser plusieurs sources et demander une réponse traçable.
• Utiliser l’IA sur des tableaux ou données simples sans perdre le contrôle sur les résultats.
• Cas pratique : Faire analyser un dossier documentaire et produire une synthèse structurée avec contrôle des sources.

Utiliser l’IA de manière responsable et sécurisée

• Confidentialité, données personnelles, secret professionnel et documents internes.
• Biais, hallucinations, sécurité et responsabilité humaine.
• Principes essentiels du RGPD, de l’AI Act et des politiques internes d’usage.
• Exercice : Analyser plusieurs cas d’usage et déterminer le niveau de risque, les données utilisables et les contrôles à mettre en place.

Connecter l’IA à ses sources et outils professionnels

• Connecteurs, plugins / apps et intégrations : permettre à l’assistant d’accéder à des informations ou services supplémentaires.
• MCP ou technologies équivalentes : comprendre le rôle d’un standard permettant d’exposer des outils et ressources à l’IA.
• Permissions, habilitations et maîtrise des accès.
• Démonstration et manipulation : Connecter ou utiliser une source documentaire ou une application autorisée, puis réaliser une recherche ou une production à partir de cette source.

Créer un assistant IA spécialisé

• Définir la mission, le périmètre, les instructions et les règles de réponse.
• Ajouter des documents ou connaissances de référence.
• Tester l’assistant sur plusieurs demandes et améliorer son comportement.
• Exercice : Créer un assistant IA personnalisé dans un domaine choisi par les participants.

Augmenter les capacités de l’IA grâce aux skills

• Comprendre la notion de skill : une compétence ou procédure réutilisable adjointe à l’assistant.
• Distinguer skills natifs, skills disponibles auprès de tiers et skills personnalisés.
• Transformer une procédure professionnelle en instructions, ressources et critères de réussite.
• Cas pratique : Créer un skill simple correspondant à un besoin professionnel des participants, sans programmation.

Permettre à l’IA d’agir sur son environnement

• Distinguer demander une réponse, une production, l’accès à une source, l’usage d’un outil et l’exécution d’une tâche.
• Fonctions de type Computer Use / Cowork : utilisation de fichiers et d’applications, enchaînement d’actions et validation.
• Définir les permissions et points de contrôle avant de déléguer l’exécution.
• Démonstration : Faire réaliser à l’IA une tâche simple sur des fichiers ou une application, avec validation des étapes sensibles.

Automatiser un processus sans savoir coder

• Identifier les tâches répétitives, cartographier le flux et repérer les données d’entrée et de sortie.
• Déclencheurs, conditions, actions et contrôles d’un workflow.
• Outils no-code / low-code : n8n, Make, Zapier ou équivalents et génération assistée par l’IA.
• Cas pratique : Construire ou paramétrer une automatisation simple répondant à un besoin professionnel du groupe.

Comprendre et utiliser les agents IA

• Ce qui distingue un agent d’un assistant : objectifs, outils, mémoire de travail, actions et boucles d’exécution.
• Identifier les tâches qui peuvent être confiées à un agent et celles qui nécessitent une validation humaine systématique.
• Concevoir une architecture simple d’agent sans entrer dans le développement informatique.
• Exercice : Paramétrer ou simuler un agent simple capable d’enchaîner plusieurs actions dans un environnement contrôlé.

Prototyper un outil ou une mini-application avec l’IA

• Passer d’un besoin à une première interface ou un prototype fonctionnel.
• Décrire les fonctionnalités en langage naturel et améliorer le résultat par itérations.
• Identifier les limites d’un prototype et les conditions nécessaires avant un usage professionnel.
• Démonstration / atelier selon le niveau du groupe : Créer ou faire évoluer un prototype très simple d’outil métier à partir d’instructions en langage naturel.

Pourquoi choisir cette formation ?

• Une formation pour dépasser le simple prompting et apprendre à connecter, spécialiser et faire agir l’IA.
• Création en séance d’un assistant personnalisé et d’un skill sur mesure.
• Réalisation d’une automatisation sans savoir coder.
• Démonstration de fonctions permettant à l’IA d’agir sur des fichiers et applications.
• Une pédagogie fortement orientée vers l’expérimentation et les activités professionnelles des participants.

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