Programme 

🟢 Module 1 : Introduction à l’IA Générative et Stratégie d’Implémentation

1) Introduction à l’IA Générative et ses applications

• Présentation de l’IA générative : principes, historique et applications clés.

• Panorama des outils majeurs (DeepSeek, ChatGPT, Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot).

• Étude des tendances et des innovations en IA pour identifier les usages actuels et futurs.

2) Analyse des tâches et identification des opportunités d’optimisation (2 heures)

• Techniques d’analyse des tâches en milieu professionnel.

• Identification des étapes des processus où l’IA générative peut être intégrée.

• Études de cas : exemples concrets d’optimisation des tâches avec l’IA

3) Configuration et installation des outils d’IA générative

• Création de comptes et configuration initiale des interfaces (ChatGPT, Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot).

• Prise en main des fonctionnalités de base : exploration de l’interface utilisateur.

4) Élaboration d’un plan d’actions pour l’intégration de l’IA générative (2 heures)

• Définition des étapes d’intégration : planification stratégique et opérationnelle.

• Élaboration d’un plan d’actions personnalisé (tâches, outils, budget, calendrier).

• Identification des collaborateurs clés et des phases de test.

🟢 Module 2 : Création de Contenus Rédactionnels et Visuels avec l’IA

1) Techniques de Prompt Engineering

• Principes et méthodologies de base du Prompt Engineering.

• Structure d’un prompt efficace : organisation, consignes, langage.

• Analyse et optimisation de prompts pour des tâches simples à complexes.

2) Création de contenus rédactionnels et visuels avec l’IA

• Comparaison des outils pour la création de contenu rédactionnel (ex : ChatGPT vs Google Gemini) et visuel (ex : Microsoft Copilot vs Adobe Firefly).

• Techniques avancées : gestion des formats, style et ton du contenu.

• Cas d’usage : transcription audio, rédaction de résumés et génération d’images illustratives.

3) Confidentialité et sécurité des données dans l’usage des outils IA

• Identification des données sensibles et risques de confidentialité.

• Bonnes pratiques de sécurisation : anonymisation, contrôle d’accès.

• Considérations éthiques de l’usage d’IA générative en entreprise

4) Accessibilité dans la création de contenu

• Normes et lois sur l’accessibilité : adaptations pour les handicaps visuels, auditifs et cognitifs.

• Techniques de structuration et simplification pour une meilleure accessibilité.

• Introduction à la méthodologie FALC (Facile à Lire et Comprendre).

5) Les techniques d’optimisation des contenus

• Pourquoi optimiser les contenus Stratégies d’amélioration

• Exemples d’optimisations : contrainte, contexte, style, format, handicap

🟢 Module 3 : Conformité Éthique et Règlementaire

1) Introduction aux réglementations : IA Act et RGPD

• Cadre réglementaire européen : les bases de l’IA Act et du RGPD.

• Impacts de l’IA Act : classification des risques, biais, transparence.

• Exigences du RGPD pour la protection des données personnelles.

2) Pratiques pour assurer la conformité

•Techniques pour garantir la transparence des contenus générés par l’IA.

• Méthodes pour minimiser les biais et les risques éthiques.

• Pseudonymisation et anonymisation des données.

3) La mise en place d’une veille réglementaire

• Importance de la veille réglementaire pour rester à jour.

• Stratégies et outils pour organiser une veille continue.