Formation IA générative : structurer et automatiser sa veille professionnelle.

Programme de formation IA générative : structurer et automatiser sa veille professionnelle.

Cadrer sa démarche de veille

– Typologies de veille : réglementaire, concurrentielle, innovation, métier — clarifier le besoin avant tout outillage
– Problématique de veille : formuler un besoin opérationnel et actionnable
– Plan de veille : périmètre, fréquence, livrable attendu, destinataires
– Cartographie des sources : web, presse spécialisée, newsletters, flux RSS, réseaux sociaux, bases métier
– Critères de sélection des sources : fiabilité, actualité, pertinence, croisement des points de vue
– Apport de l’IA générative au cadrage : aide à la formalisation du besoin et à la cartographie des sources

**Exemples d’activités pratiques :**
– Formalisation de son propre plan de veille avec l’aide de ChatGPT
– Cartographie des sources sur un sujet métier choisi par le participant

Sourcer et collecter avec l’IA générative

– Recherche web avancée : opérateurs booléens Google, requêtes ciblées, alertes
– Flux RSS et agrégateurs : structurer la collecte récurrente
– Outils de recherche augmentée : Perplexity, ChatGPT search, Gemini, You.com — comparaison et choix
– Deep Research : recherche approfondie et état de l’art sur un sujet émergent
– Veille sur les réseaux sociaux : LinkedIn comme cœur professionnel, autres plateformes en complément
– Identification de nouvelles sources avec l’IA : exploration d’un champ thématique et lexical

**Exemples d’activités pratiques :**
– Construction d’un dispositif de collecte combinant requêtes Google avancées et alertes
– Test comparatif de Perplexity et ChatGPT sur une recherche métier
– Lancement d’un Deep Research sur un sujet d’état de l’art

Prompter pour la veille

– Structure d’un prompt : rôle, contexte, tâche, contraintes, format de sortie
– Piliers du prompting : clarté, contexte, contraintes, format, itération
– Prompts dédiés à la collecte : requêtes ouvertes vs ciblées, exploration thématique
– Prompts dédiés à l’analyse : identification de tendances, comparaisons, synthèses
– Prompts dédiés à la qualification : évaluation de la pertinence, fact-checking, vérification de sources
– Bibliothèque de prompts personnels : capitalisation et réutilisation

**Exemples d’activités pratiques :**
– Construction d’une bibliothèque personnelle de prompts de veille réutilisables
– Itération sur un prompt de synthèse jusqu’à obtenir un livrable exploitable

Exploiter et synthétiser un corpus

– Traitement de l’information : reformatage, extraction d’entités, tableaux, mindmaps
– Analyse de contenus : articles web, documents PDF, transcriptions
– NotebookLM : constitution d’une base de connaissances et interrogation d’un corpus
– Production de livrables avec NotebookLM Studio : notes, briefings, résumés audio
– Matrices d’aide à l’analyse : SWOT, PESTEL et autres grilles classiques avec l’IA
– Visualisation augmentée : génération d’infographies, présentations (Gamma, Canva IA, Napkin)

**Exemples d’activités pratiques :**
– Exploitation d’un dossier d’articles dans NotebookLM pour produire une synthèse structurée
– Génération d’une analyse SWOT ou PESTEL sur un sujet métier
– Production d’un livrable visuel à partir d’une synthèse de veille

Automatiser sa veille

– GPTs personnalisés : instructions, sources, fichiers de référence, déclencheurs
– Agents IA et tâches récurrentes : ChatGPT, Perplexity et alternatives
– Outils d’automatisation no-code : panorama de Make, n8n, Zapier
– Construction d’un scénario de veille : collecte → tri → synthèse → diffusion
– Articulation IA et outils existants : intégration dans une chaîne déjà en place
– Diffusion automatisée : choix du canal, format adapté aux destinataires

**Exemples d’activités pratiques :**
– Configuration d’un GPT personnalisé pour la veille sur un sujet du participant
– Mise en place d’une tâche récurrente sur Perplexity ou ChatGPT
– Esquisse d’un scénario no-code simple pour automatiser une collecte récurrente

Vigilance, conformité et bonnes pratiques

– Hallucinations : mécanismes, signaux d’alerte, méthodes de détection
– Biais des modèles : biais de confirmation, biais culturels, biais de récence
– CGU des outils d’IA : ce que disent les conditions, droits sur les données saisies
– Confidentialité et données sensibles : règles de partage, gestion des historiques, suppression
– Cadre réglementaire : RGPD, IA Act, points de vigilance pour la veille en entreprise
– Propriété intellectuelle et droit d’auteur : citation des sources, transparence sur l’usage de l’IA

**Exemples d’activités pratiques :**
– Exercice de détection d’hallucinations sur un cas concret
– Lecture commentée des CGU d’un outil d’IA générative
– Construction d’une checklist personnelle de bonnes pratiques