Maîtriser les IA génératives : professionnaliser les usages

• Un audit/positionnement en amont : les usages actuels de l’IA, les modèles utilisés, les objectifs et le niveau des participants sont analysés afin de répondre au mieux à la demande.
• Un programme adapté ou sur mesure : les objectifs et le contenu sont adaptés en fonction des profils, des outils utilisés et des cas d’usage prioritaires.
• Des ateliers sur vos cas concrets : les ateliers et exercices sont construits à partir de situations proches ou issues de votre contexte professionnel.
• Une pédagogie active et collaborative : le groupe participe et co-construit la formation par ses demandes initiales, ses questions, ses échanges et ses propositions.
• Une consolidation post-formation : un retour individualisé* et une session de suivi en visio permettent d’ancrer les pratiques et de sécuriser les usages (* sauf formations d’1 jour).

• Équipes et professionnels utilisant déjà l’IA et souhaitant structurer leurs pratiques.
• Responsables de projets, fonctions support ou métiers produisant régulièrement des contenus, analyses ou synthèses avec l’IA.
• Organisations souhaitant fiabiliser des usages après une première prise en main de l’IA.

Cette intervention est particulièrement adaptée aux équipes souhaitant passer d’usages empiriques à des pratiques structurées, partagées et réutilisables.

Le programme ci-dessous sert de cadre. Il est ajusté en fonction des profils et des usages identifiés en amont (niveau, outils, cas d’usage prioritaires).

Objectifs (être capable de ...) :

• Qualifier un cas d’usage et sélectionner l’outil ou le modèle le plus adapté.
• Concevoir des prompts structurés et contextualisés, orientés vers un objectif précis.
• Structurer un contexte de travail pour fiabiliser et spécialiser les réponses (contexte, contraintes, références).
• Évaluer, corriger et curer les productions IA (pertinence, cohérence, risques, vérification).
• Construire un workflow réutilisable (templates, bibliothèque de prompts, méthode d’itération).

Contenu :

Comprendre les fondements et cas d’usage

• Fonctionnement des IA génératives : génération probabiliste, tokens, paramètres (température, top-p).
• Biais et hallucinations : causes et anticipation.
• Panorama des approches : prompting, fine-tuning, RAG (principes et limites).
• Typologie des usages : création, synthèse, analyse, aide à la décision, automatisation.
• Identifier quand un LLM est pertinent (vs moteur de recherche ou outil métier).

Choisir le modèle et configurer son environnement

• Comparaison des principaux outils : ChatGPT, Claude, Mistral, Gemini, Perplexity.
• Critères de choix : précision, créativité, stabilité, confidentialité, connectivité.
• Impact du modèle et des paramètres sur les résultats.
• Démonstration comparative sur un même prompt.

Concevoir des prompts efficaces

• Structure opérationnelle : rôle → contexte → consigne → format attendu.
• Adapter ton, style et niveau de détail selon l’objectif.
• Modèles de structuration : CAR, STAR, PAS, AIDA, ROPES, PRISM.
• Atelier : rédaction et amélioration d’un prompt métier.

Techniques avancées de prompting

• Approches : zero-shot, few-shot, prompt chaining, décomposition, meta-prompting.
• Choisir la stratégie selon la tâche (analyse, génération, classification…).
• Construire des enchaînements pour des tâches complexes.
• Atelier sur cas réel.

Structurer le contexte (context engineering)

• Définir un contexte stable : objectifs, contraintes, critères de qualité, persona.
• Gérer le contexte conversationnel et contexte persistant.
• Construire un environnement de référence (documents, règles, exemples).
• Atelier : créer un contexte d’expert.

Évaluer, curer et améliorer les productions IA

• Lecture critique : pertinence, cohérence, granularité, hallucinations.
• Identifier biais et erreurs de fond.
• Curation des contenus générés : vérification, recadrage, enrichissement et factualisation.
• Atelier d’audit et correction.

Structurer des pratiques réutilisables

• Itération progressive et contraintes ciblées.
• Comparaison multi-modèles et configurations.
• Capitalisation : templates, bibliothèque de prompts, promptbook.
• Mini-projet fil rouge : workflow complet prompt + contexte + curation.

• Consultant et formateur en intelligence artificielle, Docteur en Mathématiques, avec 28 ans d’expérience en formation professionnelle d’adultes (FPA).

• Délai de mise en place : de 2 à 6 semaines selon le mode de financement (à partir de la signature de la convention de formation) , parlons-en pour caler votre calendrier
• Format : Intervention intra-entreprise (harmonisation des pratiques et confidentialité)
• Durée : 2 jours (14 heures)
• Modalité : Présentiel sur site (Toulouse, Sud-Ouest et Occitanie) ou à distance.
• Groupe : 4 à 6 stagiaires (recommandé) afin de garantir un haut niveau d’interaction et de travail sur cas réels
• Prérequis : Utilisation régulière de l’IA et premières expériences de prompting

• Tarif indicatif (groupe) : 3 200 € HT pour un groupe de 4 à 6 collaborateurs
• Repère de coût par participant : environ 533 à 800 € HT / personne, selon la taille du groupe
• Inclus : évaluation de positionnement en amont, animation des ateliers, support pédagogique complet, modèles de prompts, cadre de contexte réutilisable et mémo des bonnes pratiques, + session de suivi pour consolider après l’intervention
• Cette intervention inclut l’ensemble des temps de préparation, d’adaptation et de suivi nécessaires pour garantir des résultats concrets et durables.
• Financement : Intervention éligible aux financements OPCO (hors CPF)