Maîtriser l’IA générative : outils et stratégies pour accroître votre productivité

Durée : 7 heures

© AFI Expertise inc.

Cette formation pratique et intensive, disponible en format 7 heures, vous propulse dans l'utilisation concrète des outils d'IA pour optimiser votre travail quotidien. Après une introduction ciblée aux outils pertinents pour votre métier, vous expérimenterez directement leur utilisation à travers des exercices pratiques individuels et collectifs. L'accent est mis sur l'application immédiate des connaissances acquises à vos défis professionnels spécifiques, permettant une montée en compétence rapide et efficace. Vous repartirez avec une boîte à outils personnalisée et la confiance nécessaire pour intégrer l'IA dans vos processus de travail, augmentant ainsi significativement votre productivité et votre efficacité professionnelle.

Public concerné

Cette formation s'adresse aux professionnels des ressources humaines souhaitant comprendre et exploiter l'intelligence artificielle dans leurs missions :

• Professionnels opérationnels cherchant à optimiser leurs tâches quotidiennes

• Travailleurs du savoir (knowledge workers) dans tous les secteurs

• Cadres et gestionnaires souhaitant améliorer leur productivité personnelle

Préalables

Avoir une compréhension sommaire des concepts clés et de la terminologie de base en intelligence artificielle.

Objectifs généraux

Identifier les bons outils d'IA générative
Identifier les outils d'IA pertinents, leurs fonctionnalités clés, les contextes d'utilisation appropriés, et les bonnes pratiques associées.

Comprendre comment utiliser l'IA générative
Comprendre les outils d'IA, interpréter leurs résultats, distinguer les cas d'usage appropriés et classifier les formes d'assistance offertes par l'IA dans le travail.

Appliquer les bonnes pratiques de prompts dans les outils
Utiliser de manière autonome les outils d'IA, appliquer les bonnes pratiques, adapter les prompts selon les besoins et les tâches professionnelles quotidiennes.

Analyser et évaluer la qualité des résultats
Évaluer la qualité, la pertinence et l'efficacité des outils d'IA ainsi que diagnostiquer les problèmes et justifier l'utilisation ou non de l'IA selon la situation.

Objectifs spécifiques

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Se souvenir

· Identifier les principaux outils d'IA pertinents pour leur contexte professionnel

· Nommer les fonctionnalités clés de chaque outil présenté

· Reconnaître les situations propices à l'utilisation de chaque outil

· Lister les bonnes pratiques d'utilisation des outils d'IA

Comprendre

· Expliquer le fonctionnement général des outils d'IA présentés

· Interpréter les résultats produits par les outils d'IA

· Distinguer les cas d'usage appropriés pour chaque outil

· Classifier les différents types d'assistance que peut apporter l'IA dans leur travail

Appliquer

· Utiliser de manière autonome les outils d'IA présentés

· Démontrer l'utilisation correcte des fonctionnalités principales

· Mettre en œuvre les bonnes pratiques d'interaction avec l'IA

· Adapter les prompts et requêtes selon les besoins spécifiques

· Exécuter des tâches professionnelles avec l'assistance de l'IA

Analyser

· Examiner la qualité des résultats produits par l'IA

· Diagnostiquer les problèmes courants dans l'utilisation des outils

· Différencier les situations où l'IA est pertinente de celles où elle ne l'est pas

· Analyser l'efficacité de différentes approches d'utilisation des outils

Évaluer

· Évaluer la pertinence d'un outil d'IA pour une tâche donnée

· Juger la qualité et la fiabilité des outputs générés

· Mesurer les gains d'efficacité apportés par l'utilisation de l'IA

· Justifier le choix d'utiliser ou non l'IA pour des tâches spécifiques

Créer

· Développer des prompts personnalisés adaptés à leurs besoins

· Construire leur propre boîte à outils d'IA personnalisée

· Générer des solutions innovantes en combinant différents outils d'IA

Contenu

Module : Introduction aux LLMs et l’IA Générative (30mins)

• Définition et principes fondamentaux des LLMs

• Architecture et fonctionnement de base

• Types de modèles et leurs caractéristiques

• Capacités et limitations actuelles

• Concepts clés : tokens, embeddings, prompts

• Impact sur les différents secteurs d'activité

Module : Sécurité et confidentialité dans l'utilisation des LLMs (30mins)

• Comprendre les enjeux de confidentialité

• Bonnes pratiques de sécurité

• Éthique de la communication avec l'IA

Module : Produire du texte à l'aide d'un LLM (60mins)

• Principes de base du prompt engineering

• Techniques de génération de contenu

• Structure et formats de prompts efficaces

• Contrôle de la tonalité et du style

• Optimisation des résultats

• Bonnes pratiques et pièges à éviter

Module : Analyser et synthétiser du texte à l'aide d'un LLM (60mins)

• Techniques d'analyse textuelle et d'extraction d'information

• Extraction d'informations clés

• Analyse structurelle

• Identification de patterns

• Classification de contenus

• Analyse comparative

• Structuration de résumés

• Niveaux de synthèse adaptables

• Validation de l'exactitude

Module : Transformer et formater du texte à l'aide d'un LLM (30mins)

• Techniques de réécriture et reformulation

• Adaptation du style et du niveau de langage

• Formatage pour différents médias

• Conversion entre formats

• Structuration de documents

• Vérification et amélioration de la qualité

Module : Traduire et localiser avec l'IA (30mins)

• Principes de traduction automatique

• Adaptation culturelle et localisation

• Préservation du contexte et du sens

• Vérification de la qualité

• Gestion des expressions idiomatiques

Module : Analyser des visuels à l'aide d'un LLM (30mins)

• Reconnaissance d'images

• Description et analyse de contenu visuel

• Extraction d'information

• Classification d'images

• Détection d'objets et de scènes

• Analyse de mise en page

Module : Analyser des données avec l'IA (30mins)

• Préparation et nettoyage des données

• Techniques d'analyse statistique

• Visualisation des données

• Interprétation des résultats

• Identification de tendances

• Recommandations basées sur les données

Module : Rechercher (le web et autre) avec l’aide de LLMs (30mins)

• Techniques de recherche avancée

• Validation des sources

• Limites des capacités de recherche des LLMs

Module : Apprendre avec l’aide d’un LLM (30mins)

• Personnalisation de l'apprentissage

• Création de parcours d'apprentissage

• Techniques d'auto-évaluation

• Adaptation du contenu

• Suivi des progrès

Module : Faire de l'idéation à l'aide d'un LLM (30mins)

• Techniques de génération d'idées

• Stimulation de la créativité

• Exploration de concepts

• Développement d'alternatives

• Évaluation des idées

• Raffinement des concepts