De la donnée à l’action : maîtriser l’IA générative pour transformer son métier

Objectif : poser les bases de toute stratégie IA efficace : les données.

• Prise de décision basée sur les données : comment fiabiliser ses choix avec des insights exploitables
• Identification des données clés par fonction : marketing, RH, produit, support, etc.
• Stratégie de collecte : méthodes, outils simples, structuration efficace
• Nettoyage, typage, enrichissement : rendre ses données exploitables par un modèle IA
• Conformité, biais, RGPD : construire une culture éthique des données
• Introduction aux LLMs : fonctionnement, logique de prédiction, hallucinations, limites
• Visualisation guidée : comment un modèle de langage génère une réponse

Atelier

• Cartographie des tâches automatisables
• Identification des données critiques associées

Livrables

• Carte IA x Tâches + plan de collecte des données prioritaires
• Grille de lecture sur les capacités et limites d’un LLM

Objectif : apprendre à structurer une requête IA pour obtenir un livrable clair, précis et contextualisé.

• Les cinq piliers d’un bon prompt : instruction, rôle, format, raisonnement, exemples
• Adapter le prompt au besoin métier : synthèse, tableau, argumentaire, email, analyse
• Reformuler un prompt faible : structure, contraintes, clarification
• Grille d’évaluation pour tester robustesse, lisibilité, efficacité

Atelier

• Amélioration collaborative de prompts
• Comparaison entre prompt faible et prompt optimisé

Livrables

• Prompt structuré prêt à l’emploi
• Grille d’auto-évaluation à intégrer dans ses pratiques quotidiennes

Objectif : créer un assistant GPT adapté à son métier et générer des livrables professionnels fiables.

• Définir les paramètres d’un assistant GPT : rôle, ton, comportement, mémoire, limites
• Concevoir un assistant sur-mesure avec un canevas métier
• Élaborer un prompt structuré pour générer un livrable automatisé
• Types de livrables : synthèse de réunion, tableau de priorités, email RH, fiche produit
• Évaluation croisée : clarté des réponses, cohérence, structure
• Grille de validation de livrable IA

Livrables

• Assistant GPT personnalisé (exportable)
• Prompt structuré adapté à un besoin réel
• Livrable IA prêt à l’usage

Objectif : explorer des outils puissants et concevoir un agent IA complet pour automatiser une tâche métier.

Recherche contextuelle et création avancée

• Perplexity, Harpa AI, Phind : recherche avec contexte, synthèse intelligente, génération de livrables à partir de documents
• Canvas, Framer AI, Galileo AI : création d’interfaces, maquettes ou pages produits via prompt
• Notion AI : génération automatisée de documents, plans de contenu, fiches techniques

Exemples appliqués

• Transformer un lien ou un PDF en livrable IA
• Générer un brief UX ou une page projet structurée

Capstone : conception d’un agent IA autonome

• Définition : un agent = suite d’actions déclenchées automatiquement à partir d’un prompt
• Démonstration avec n8n : collecte, traitement, envoi d’un livrable
• Briefs au choix : reporting hebdomadaire, assistant onboarding RH, support client, lecture contractuelle, cas libre

Atelier

• Conception de l’agent : déclencheur, logique, prompts, canaux
• Travail en binômes avec restitution synthétique

Livrables

• Blueprint complet d’un agent IA prêt à l’implémentation
• Prompt enrichi pour génération contextuelle

Débat ouvert : opportunités et limites de l’IA selon les participants.