IA101

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Le paysage de l'IA

Ce qu'est l'IA générative — et ce qu'elle n'est pas

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Qu'est-ce que l'IA générative ?

Elle prédit — le mot, le pixel ou la note la plus probable
Elle converse — on interagit en langage naturel, comme avec un collègue
Elle crée — texte, images, code, analyses, résumés sur demande
Ce que l'IA n'est pas

Pas un moteur de recherche — elle génère des réponses, pas des pages indexées
Pas toujours exacte — elle peut halluciner, confiance ≠ exactitude
Pas un remplaçant de la réflexion — c'est un partenaire, pas un substitut
Pas autonome — elle a besoin de direction claire et de supervision humaine
Exercice pratique

Exercice : identifier 3 tâches concrètes où l'IA pourrait vous aider

L'écosystème d'outils

Choisir le bon outil pour la bonne tâche

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Connaître ses outils

Claude (Anthropic) — analyse nuancée, longs documents, raisonnement rigoureux
ChatGPT (OpenAI) — polyvalent, fort en créativité, large écosystème de plugins
Copilot (Microsoft) — intégré à Office 365, idéal pour les flux de travail en entreprise
Gemini (Google) — multimodal, connecté à l'écosystème Google
Perplexity — recherche IA avec sources web en temps réel
Quand utiliser quoi

Tableau décisionnel — rapport, analyse, présentation, recherche, remue-méninges
Exercice pratique

Exercice : tester la même question sur 2 outils et comparer les résultats

Le cadre des 4D

Un parcours structuré vers la fluence en IA

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Les 4D de la fluence en IA

D1 — Déléguer : qu'est-ce que je peux confier à l'IA ?
D2 — Décrire : comment communiquer efficacement avec l'IA ?
D3 — Discernement : comment savoir si le résultat est fiable ?
D4 — Diligence : quelles sont mes responsabilités quand j'utilise l'IA ?
La matrice de délégation

Automatiser, Collaborer, Explorer, Protéger — classifier ses tâches
Exercice pratique

Exercice : placer 5 de ses tâches dans la matrice de délégation

L'art du prompt

Communiquer clairement avec l'IA — la méthode RICE

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Framework RICE

R — Rôle : donner une identité à l'IA
I — Instruction : être précis sur ce qu'on veut
C — Contexte : fournir les informations pertinentes
E — Éléments de format : préciser le format et les contraintes
Prompt vague vs prompt RICE

La différence d'un bon prompt — 80 % du temps de révision économisé
Trucs de pro

Itérer, pas recommencer — raffiner par la conversation
Donner des exemples — montrer ce que « bon » ressemble
Découper les tâches complexes en étapes séquentielles
Exercice pratique

Exercice : transformer un prompt vague en prompt RICE complet

Cas d'usage quotidiens

Là où l'IA crée le plus de valeur dans votre travail

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Cas d'usage à haute valeur

Rédaction et révision — courriels, rapports, propositions, comptes rendus
Recherche et synthèse — résumer des documents, comparer des options
Données et analyse — interpréter des feuilles de calcul, repérer des tendances
Traduction et adaptation — traduire en préservant les nuances
Remue-méninges — générer des idées, remettre en question les hypothèses
Tâches techniques — formules, débogage, automatisation de processus
La règle du 80/20

80 % de la valeur vient de l'utilisation quotidienne intelligente
Maîtriser les bases avant les outils sophistiqués — c'est là que vit le ROI
Exercice pratique

Exercice : réaliser une tâche concrète de votre travail avec l'IA

Éthique et responsabilité

Utiliser l'IA avec intégrité et responsabilité

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5 principes d'utilisation responsable

Transparence — nommer quand on utilise l'IA
Confidentialité — ne jamais partager de données sensibles avec un outil d'IA
Responsabilité — je suis responsable de tout contenu que je diffuse
Vérification — valider systématiquement les informations factuelles
Humanité — l'IA augmente ma capacité, elle ne remplace pas la relation humaine
Framework VRAI

V — Véracité : les faits sont-ils vérifiables ?
R — Pertinence : le contenu répond-il vraiment à ce que j'ai demandé ?
A — Adéquation : le ton et le format conviennent-ils à mon public ?
I — Intégrité : le contenu reflète-t-il mes valeurs et celles de mon organisation ?

Prompts avancés

Au-delà des bases — chaîne de pensée, méga-prompts, instructions système

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Techniques de prompt avancées

Chaîne de pensée — demander à l'IA de réfléchir étape par étape
Méga-prompts — Rôle + Contexte + Tâche + Format + Contraintes + Exemples
Instructions système — règles persistantes pour chaque interaction
Anatomie d'un méga-prompt

Les 6 couches : Rôle, Contexte, Tâche, Format, Contraintes, Exemples
Apprentissage par exemples (Few-Shot)

Montrer plutôt que juste dire — donner des exemples de ce qui est « bon »
Sans exemple vs avec exemples — la différence sur le respect du ton et du format
Exercice pratique

Exercice : construire un méga-prompt complet pour un cas réel
Exercice : créer un prompt Few-Shot avec des exemples de votre travail

Workflows complexes

Enchaîner les prompts pour résoudre des problèmes multi-étapes

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L'enchaînement de prompts

Découper les grandes tâches en étapes séquentielles
Flux en 5 étapes : Recherche → Plan → Rédaction → Révision → Peaufinage
Workflows IA concrets

Réunion → Action : transcription, extraction d'actions, courriel de suivi
Recherche → Rapport : collecter, résumer, comparer, rapport structuré
Données → Insights : upload, patterns, visualisations, sommaire exécutif
Exercice pratique

Exercice : concevoir un workflow en 3+ étapes pour une tâche récurrente
Exercice : exécuter le workflow complet avec l'IA

IA pour l'analyse et la décision

Utiliser l'IA comme partenaire de réflexion pour les décisions complexes

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Analyse propulsée par l'IA

Analyse de documents — extraire clauses clés, résumer, comparer des versions
Avocat du diable — utiliser l'IA pour critiquer et identifier les faiblesses
Planification de scénarios — meilleur cas, pire cas, cas le plus probable
Matrices de décision — évaluer des options selon coût, vitesse, risque, impact
L'IA comme partenaire de réflexion

Analyser, Contester, Recadrer, Synthétiser — les 4 modes de collaboration
Exercice pratique

Exercice : soumettre une décision réelle à l'IA en mode avocat du diable
Exercice : construire une matrice de décision assistée par l'IA

Automatisation et agents

Des prompts manuels aux systèmes IA qui travaillent pour vous

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Le spectre de l'automatisation

Niveau 1 — Manuel : prompt → réponse → copier-coller
Niveau 2 — Gabarits : prompts préfabriqués, GPTs personnalisés
Niveau 3 — Workflows : automatisations multi-étapes (Zapier, Make, Power Automate)
Niveau 4 — Agents : systèmes IA qui planifient, exécutent et s'adaptent
Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Orienté objectif, utilise des outils, itératif, conscient du contexte
Votre boîte à outils

GPTs personnalisés, Projets Claude, Zapier/Make, Copilot Studio, Claude Code
Exercice pratique

Exercice : créer un GPT personnalisé ou un Projet Claude pour une tâche récurrente
Exercice : identifier 3 tâches à chaque niveau du spectre d'automatisation
Exercice : concevoir un workflow automatisé sur papier

Bâtir sa stratégie IA

Une feuille de route pratique pour intégrer l'IA dans votre organisation

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Approche en 3 phases

Phase 1 — Comprendre : auditer ses workflows, cartographier la littératie IA
Phase 2 — Créer : 3-5 cas d'usage, gabarits, formation, gains rapides
Phase 3 — Tester : mesurer, itérer, gouvernance, amplifier ce qui marche
L'essentiel de la gouvernance IA

Politique de données — quelles données peuvent être partagées avec l'IA ?
Standards de qualité — qui révise le contenu IA avant publication ?
Sélection d'outils, formation et responsabilité
Exercice pratique

Exercice : rédiger un plan d'adoption IA en 3 phases pour son organisation
Exercice : identifier ses 3 cas d'usage prioritaires avec ROI estimé

L'avenir du travail avec l'IA

Tendances, opportunités et ce qu'il faut préparer

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Ce qui s'en vient

Des agents IA partout — tâches multi-étapes autonomes
Multimodal par défaut — texte, images, audio, vidéo, code dans une seule conversation
Workflows natifs IA — chaque application devient intelligente par défaut
Collaboration humain-IA — savoir quand NE PAS utiliser l'IA
Points clés à retenir

Ceux qui prospèrent ne sont pas ceux qui utilisent le plus l'IA, mais ceux qui l'utilisent avec le plus de discernement
L'IA ne remplace pas les humains — elle amplifie ce qu'ils font de mieux

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Idées et notes