Formation Gagner en efficacité professionnelle grâce à l'IA.

Programme de formation Gagner en efficacité professionnelle grâce à l'IA.

Comprendre l’IA générative et diagnostiquer ses tâches

Panorama des IA génératives (LLM, copilotes, assistants intégrés aux suites bureautiques)
Différence entre automatisation, assistance et substitution : ce que l’IA peut et ne peut pas faire
Impacts de l’IA sur le travail du manager, des fonctions support et des équipes opérationnelles
Méthode de diagnostic de son activité : inventaire des tâches, fréquence, durée, niveau de valeur
Premiers principes de formulation d’une requête (contexte, but, format de sortie)
Exemples de cas pratiques :
Exercice individuel : cartographier une journée ou une semaine type et classer les tâches par valeur ajoutée
Atelier guidé : utiliser une IA générative pour analyser la liste de tâches et suggérer des pistes d’optimisation

Maîtriser les fondamentaux du prompt pour la rédaction et la synthèse

Structure d’un bon prompt : rôle, contexte, consignes, exemples, contraintes de forme
Prompts types pour emails, notes internes, comptes rendus, posts courts
Stratégies d’itération : demander des variantes, améliorer la clarté, ajuster le niveau de langage
Utilisation de l’IA pour la synthèse de documents, de fils d’emails et de comptes-rendus de réunion
Bonnes pratiques de reformulation, simplification et vulgarisation avec l’IA
Exemples de cas pratiques :
Atelier d’écriture : créer et tester des prompts pour 3 familles de tâches (email, note de synthèse, CR de réunion)
Jeu d’itérations : partir d’un prompt « brut » et l’améliorer en 3 versions pour obtenir une sortie réellement exploitable

Organiser son temps, ses réunions et ses informations avec l’IA

Modèles de prompts pour la priorisation des tâches (matrice d’Eisenhower, deadlines, risques)
Préparation des réunions : ordre du jour, questions clés, documents de briefing générés avec l’IA
Exploitation des notes et enregistrements : synthèse des décisions, plan d’action, suivi des actions
Organisation de l’information : dossiers, espaces de notes, tags, et exploitation par un assistant IA
Exemples d’intégration avec les outils collaboratifs (messagerie, agenda, espaces de documents)
Exemples de cas pratiques :
Cas pratique : préparer puis résumer une réunion fictive à partir d’un scénario et de documents fournis, en s’appuyant sur l’IA
Exercice individuel : demander à l’IA de transformer une liste de tâches en planning priorisé et prendre du recul sur les résultats

Automatiser un mini-workflow métier avec l’IA et le no-code

Principes de base du no-code et des connecteurs (ex. déclencheurs sur email, formulaires, fichiers)
Exemples de workflows fréquents : veille automatisée, détection d’emails critiques, génération de rapports récurrents
Articulation entre IA générative et automatisation : où placer l’IA dans la chaîne de traitement
Bonnes pratiques de test, validation humaine et suivi des automatisations
Contraintes de sécurité et d’accès aux données dans les automatisations
Exemples de cas pratiques :
Travail en sous-groupes : modéliser un processus métier (compte-rendu, suivi de demandes, veille) sur un canevas simple
Réalisation guidée : créer un mini-workflow (ex. email critique → alerte + brouillon de réponse généré) avec un outil no-code ou un copilote
Documentation du workflow : fiche synthétique décrivant déclencheurs, étapes, points de contrôle humain

Sécuriser, évaluer et cadrer ses usages de l’IA

Typologie des erreurs IA : hallucinations, approximations, biais culturels ou statistiques
Risques liés aux données sensibles, aux droits d’auteur et à la confidentialité des informations
Checklists de validation : factualité, cohérence métier, ton, conformité aux règles internes
Exemples de chartes d’usage de l’IA et bonnes pratiques pour les équipes
Posture d’utilisateur responsable : complémentarité IA / expertise humaine
Exemples de cas pratiques :
Atelier de revue critique : analyser plusieurs productions IA (mails, notes, synthèses) et détecter erreurs, biais et risques
Mise en pratique d’une checklist : corriger et valider une sortie IA avant diffusion à un « client interne »

Construire son assistant IA et son plan d’action 30 jours

Concepts d’assistant IA / agent métier : rôles, consignes permanentes, mémoires et limites
Exemples d’assistants selon les fonctions (RH, finance, juridique, marketing, relation client, management)
Méthode pour créer et organiser sa bibliothèque de prompts (thèmes, tags, niveaux de complexité)
Définition d’indicateurs simples de gain de temps et de qualité (avant / après IA)
Construction d’un plan d’action 30 jours : priorités, expérimentations, rituels et points de bilan
Exemples de cas pratiques :
Exercice guidé : configurer un « assistant métier » (instructions et prompts récurrents) dans un outil d’IA choisi
Atelier individuel : créer sa bibliothèque de prompts structurée par familles de tâches et la partager dans un document collaboratif
Rédaction d’un plan d’action IA sur 30 jours, avec 3 à 5 expérimentations concrètes et des critères de succès