MODULE 1 : STRATÉGIE D’IMPLÉMENTATION DE L’IA GÉNÉRATIVE SUR LE POSTE DE TRAVAIL
1. Panorama des outils IA générative
Définition : qu’est-ce que l’IA générative ?
Le fonctionnement de l'IA Générative
Chat GPT, Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot : forces, usages et limites.
Exemples de contenus (texte & visuel) créés par IA.
Exemples d’utilisations sur le poste de travail
2. Analyse du contexte professionnel et audit des pratiques actuelles
Cartographie simplifiée du flux de production de contenus dans votre organisation (emails, rapports, visuels).
Où l’IA peut apporter une valeur ajoutée ?
Atelier en petits groupes : repérer 2 processus de création de contenus à optimiser.
Identification des optimisations envisageables avec les outils d’IA Générative
Exemples concrets en situation professionnelle
3. Paramétrage et prise en main des outils
Création de comptes et premiers pas sur Chat GPT et Adobe Firefly
Découverte de Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot et Adobe Firefly
Configuration de base pour garantir la confidentialité : anonymisation, stockage local, mots-clés sensibles à masquer.
Exploration des interfaces : découverte des assistants de création (rédaction, images) et premiers cas d’usage (rédiger un email, générer un visuel promotionnel basique).
4. Construction d’un plan stratégique d’intégration
Structure d’un plan : objectifs, périmètre, ressources, étapes, indicateurs de succès.
Atelier : chaque participant rédige une fiche synthétique proposant l’intégration de l’IA générative dans un service de son entreprise
MODULE 2 : PROMPT ENGINEERING ET CRÉATION DE CONTENUS RÉDACTIONNELS & VISUELS
Fondamentaux du Prompt Engineering
Qu’est-ce qu’un prompt ?
Structure basique : contexte, objectif, contraintes (ton, format, public cible)
Exemples concrets comparés : prompt « basique » vs « optimisé »
Méthodologie de Prompt Engineering : structuration et bonnes pratiques
Exemples et analyse de prompts bien structurés à utiliser pour des tâches simples
Atelier 1 : Rédaction de contenus rédactionnels avec Chat GPT (note de synthèse, mail)
Atelier 2 : Création de contenus visuels avec Adobe Firefly (style, contraste, texte intégré, logo)
Synthèse des techniques efficaces : structurer un prompt, proposer des exemples, gérer les contraintes de style
MODULE 3 : CONFIDENTIALITÉ, ACCESSIBILITÉ ET INCLUSION DANS LA CRÉATION DE CONTENUS
1. Rappels sur la confidentialité
Définition des données sensibles : données personnelles, financières, secrets d’entreprise.
Risques concrets : exemples de fuites causées par usage non maîtrisé de l’IA.
Bonnes pratiques d’anonymisation et de pseudonymisation avant saisie dans l’outil.
Paramètres de sécurité : chiffrement, accès restreint, mots-clés à masquer.
Atelier : Protection des données dans un cas pratique
2. Introduction à l’accessibilité
Les types de handicaps et leurs besoins spécifiques
Politique du handicap & inclusion : La loi de 2005
Comment l’IA générative peut aider (auto-génération de textes alternatifs, résumés FALC)
Utilisation de descriptions alternatives pour les visuels
Génération d’une audio-transcription pour les contenus rédactionnels
Transcription écrite de contenus audios & génération de sous-titres
Introduction à la méthodologie de langage FALC (Facile À Lire et à Comprendre)
Atelier : Création de contenus rédactionnels accessibles via Chat GPT
Atelier : Création de contenus visuels accessibles
MODULE 4 : OPTIMISATION DES CONTENUS ET CONFORMITÉ ÉTHIQUE & RÉGLEMENTAIRE
1. Rappels du cadre réglementaire
IA Act : classification des systèmes, obligations de transparence, lutte contre les biais
RGPD : principes clés (minimisation, consentement, sécurisation, droits des personnes)
2. Mise en place d’une veille réglementaire
Où trouver l’information ?
Mettre en place une veille règlementaire : méthodologie et bonnes pratiques
Atelier : créer une alerte Google Alert sur l’IA Act et le RGPD
3. Évaluation des risques éthiques et réglementaires
Identification des biais possibles dans les contenus générés (stéréotypes, données obsolètes, discriminations)
Exercice : analyser une production IA (texte ou visuel) et recenser les éventuels risques (manque de transparence, violation de droits d’auteur, fuite de données)
Mesures correctives (ajustement du prompt, anonymisation, ajout de mentions légales)
4. Techniques d’optimisation rédactionnelle
Techniques avancées d’itération : contrainte, style, ton, cible, format
Aller plus loin avec ChatGPT
Exercice : enrichir un prompt initial afin d’obtenir un email plus formel selon la cible
Exercice : partir d’un article généré, ajouter des informations, ajuster le ton
5. Techniques d’optimisation visuelle
Analyse critique d’un visuel initial issu de l’IA
Exercice : rectifier et affiner un visuel (couleurs, typographie, logo, accessibilité)
Itérations pour respecter des contraintes marketing (formats réseaux sociaux, bannières web, visuel imprimable)
Étude de cas finale
