Formation : IA Générative – Création de contenus rédactionnels et visuels par l’usage responsable de l’Intelligence artificielle générative

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Module 1 Définir une stratégie d’implémentation de l’IA

Comprendre l’IA et poser les bases d’un plan d’intégration adapté à votre poste.

• Identifier les usages de l’IA déjà en place dans votre structure lors d’un tour de table introductif.
• Observer le fonctionnement des principaux outils d’IA : ChatGPT, Google Gemini, Adobe Firefly et Microsoft Copilot.
• Créer les comptes nécessaires et manipuler les interfaces des outils lors d’une première prise en main guidée.
  Analyser son poste de travail afin d’identifier les tâches pouvant être optimisées par l’IA.
• Élaborer un plan d’intégration personnalisé de l’IA en définissant les tâches concernées, les outils adaptés, les délais et le budget.

Module 2 – Maîtriser les techniques de prompt engineering

• Un bon prompt est la clé. Apprenez à structurer vos requêtes pour des résultats optimaux.
• Reformuler les structures de prompts vues en e-learning, notamment le modèle RCTC : Rôle, Cible, Tâche, Contexte.
• Créer des contenus visuels à l’aide d’Adobe Firefly et de Microsoft Copilot dans le cadre d’un atelier guidé.
• Produire un contenu complet associant texte et visuel à partir d’un brief professionnel.
• Analyser les productions réalisées, corriger les erreurs identifiées et formaliser les bonnes pratiques lors d’un débriefing collectif.

Module 3 – Optimiser les contenus générés

• L’IA génère du contenu, mais nécessite des ajustements. Apprenez à :
• Améliorer le ton, le style et la lisibilité d’un contenu généré par l’IA.
• Adapter les contenus produits aux objectifs, aux publics et aux contraintes de l’entreprise.
• Enrichir le contexte conversationnel afin d’affiner les résultats par itérations successives.
• Appliquer des techniques de reformulation et d’amélioration en intégrant des contraintes de format, de lisibilité et d’accessibilité.

Module 4 Conformité et bonnes pratiques

• Identifier les données sensibles afin de garantir la confidentialité des informations utilisées avec les outils d’IA.
• Appliquer des pratiques sécurisées d’usage de l’IA, notamment l’anonymisation des données et la limitation des informations partagées.
• Créer des contenus accessibles et inclusifs en intégrant des textes alternatifs, le FALC, les sous-titres et les adaptations nécessaires aux différents types de handicap.
• Respecter les obligations légales liées à l’usage de l’IA, notamment les principes clés du RGPD et de l’IA Act.
• Mettre en place une veille réglementaire adaptée à la structure afin de suivre les évolutions légales et les bonnes pratiques.
• Analyser un scénario d’usage réel afin d’identifier les non-conformités et de proposer des corrections adaptées.

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Module 1 – L’IA Générative et les outils

• Fonctionnement de l’IA générative
• Définir l’IA générative et ses principaux champs d’application.
• Distinguer les différents types d’IA générative selon leurs usages : texte, image, audio, vidéo, code.
• Expliquer les notions de token, de modèle de langage et de génération probabiliste.
• Identifier des usages professionnels concrets de l’IA générative.
• Évaluer leur niveau de compréhension à l’aide d’un quiz d’auto-évaluation.

Panorama des outils majeurs

• Panorama des outils majeurs
• Comparer les fonctionnalités principales de ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot et Adobe Firefly.
• Identifier les avantages et les limites de chaque outil selon les tâches à réaliser.
• Sélectionner l’outil le plus adapté à un besoin professionnel donné.
• Évaluer leur capacité à différencier les outils à l’aide d’un quiz d’auto-évaluation.

Élaboration du plan d’intégration

• Analyser leurs tâches professionnelles afin d’identifier les usages possibles de l’IA.
• Repérer les tâches pouvant être optimisées, automatisées ou assistées par l’IA.
• Prioriser les optimisations envisageables selon leur faisabilité et leur valeur ajoutée.
• Rédiger un plan d’action intégrant les tâches concernées, les outils adaptés, les délais et le budget.

Module 2 – Maîtriser le prompt engineering

• Fondamentaux du prompt engineering
• Définir le prompt engineering et son rôle dans l’usage professionnel de l’IA générative.
• Expliquer l’importance de la structuration d’un prompt pour améliorer la qualité des réponses.
• Construire un prompt efficace à partir du modèle RCTC : Rôle, Cible, Tâche, Contexte.
• Analyser des prompts bien et mal structurés afin d’en identifier les forces et les limites.
• Évaluer leur compréhension des fondamentaux à l’aide d’un quiz d’auto-évaluation.

Techniques avancées de prompting

• Distinguer les prompts linéaires des prompts multidimensionnels.
• Appliquer des méthodes de structuration issues du marketing, telles que AIDA et RODE.
• Utiliser la chaîne de pensée pour améliorer la précision et la profondeur des réponses générées.
• Rédiger des prompts adaptés à des situations professionnelles de rédaction, de recrutement et de communication.

Création de contenus rédactionnels et visuels

• Comparer ChatGPT et Google Gemini pour la production de contenus rédactionnels.
• Comparer Microsoft Copilot et Adobe Firefly pour la création de contenus visuels.
• Produire des contenus rédactionnels et visuels à l’aide d’outils d’IA générative.
• Générer des transcriptions et des comptes rendus automatiques avec ChatGPT ou Aiko.
• Créer et configurer un GPT personnalisé à l’aide de GPT Builder et du GPT Store.

Module 3 – Optimisation, confi dentialité et données

• Stratégies d’optimisation des contenus
• Identifier les limites des premières générations de contenus produites par l’IA.
• Enrichir le contexte conversationnel afin d’améliorer la pertinence des réponses.
• Affiner un prompt initial par itérations successives.
• Appliquer des techniques d’amélioration fondées sur la contrainte, le contexte, le style, le format et l’accessibilité.
• Corriger des productions IA à partir de retours commentés.

Identifier les données sensibles

• Définir les données sensibles dans un contexte professionnel.
• Distinguer les données internes, externes, personnelles et confidentielles.
• Identifier les risques spécifiques liés à l’usage de l’IA générative : mémorisation, fuite d’informations, biais.
• Analyser des incidents réels liés à la confidentialité et à l’usage de l’IA.
• Évaluer leur compréhension des risques à l’aide d’un quiz d’auto-évaluation.

Bonnes pratiques de sécurisation

• Anonymiser les données avant leur saisie dans un outil d’IA.
• Pseudonymiser les informations sensibles afin de limiter les risques d’identification.
• Configurer les accès et les paramètres des comptes IA selon les règles de sécurité applicables.
• Appliquer une politique interne d’usage de l’IA générative.
• Vérifier les contenus générés avant leur diffusion à l’aide d’une checklist de contrôle.

Module 4 – Accessibilité, RGPD et IA Act

Cadre légal et enjeux de l’accessibilité

• Expliquer les principes de la loi de 2005 relatifs au handicap et à l’inclusion numérique.
• Identifier les principales normes d’accessibilité, notamment les WCAG.
• Distinguer les différents types de handicaps et leurs besoins spécifiques.
• Évaluer leur compréhension du cadre légal et des enjeux d’accessibilité à l’aide d’un quiz d’auto-évaluation.

Produire des contenus accessibles

• Rédiger des descriptions alternatives adaptées aux contenus visuels.
• Structurer un contenu pour en améliorer la lisibilité et l’accessibilité.
• Produire une audio-transcription ou une transcription écrite à partir d’un contenu multimédia.
• Simplifier un contenu rédactionnel selon les principes du FALC.
• Générer des sous-titres adaptés aux besoins des personnes sourdes ou malentendantes.
• Utiliser l’IA générative pour adapter automatiquement un contenu à différents besoins d’accessibilité.
• Adapter un contenu existant pour répondre aux besoins liés aux handicaps visuel, cognitif et auditif.

Le cadre européen : l’IA Act

• Expliquer les enjeux et les principes fondamentaux de l’IA Act.
• Identifier les niveaux de risques définis par le cadre européen.
• Repérer les obligations liées aux biais, à la transparence et au respect des droits fondamentaux.
• Articuler les exigences de l’IA Act avec celles du RGPD.
• Appliquer des bonnes pratiques de conformité dans un usage professionnel de l’IA.
• Évaluer leur compréhension de l’IA Act à l’aide d’un quiz d’auto-évaluation.

Le RGPD appliqué à l’IA générative

• Expliquer les principes fondamentaux du RGPD applicables à l’IA générative : transparence, minimisation, consentement et responsabilité.
• Identifier les risques liés au traitement de données personnelles par des outils d’IA.
• Appliquer les principes d’anonymisation et de pseudonymisation en contexte IA.
• Vérifier la conformité d’un usage IA au regard des principes du RGPD.
• Évaluer leur compréhension du RGPD appliqué à l’IA à l’aide d’un quiz d’auto-évaluation.

Mettre en place une veille réglementaire

• Définir une méthodologie de veille réglementaire adaptée à leur structure.
• Identifier les sources fiables permettant de suivre les évolutions liées à l’IA, au RGPD et à l’accessibilité.
• Délimiter les périmètres de veille prioritaires selon les usages de l’IA dans leur organisation.
• Désigner des référents chargés du suivi réglementaire.
• Organiser une veille continue afin d’anticiper les évolutions légales et opérationnelles.