Formation IA générative : structurer et automatiser sa veille professionnelle
Construisez un dispositif de veille opérationnel et en partie automatisé en exploitant les outils d'IA générative au quotidien.
Vue d'ensemble
- Pratique régulière de la recherche d'information sur le web et des outils bureautiques
- Première utilisation d'un outil d'IA générative grand public (ChatGPT, Gemini, Claude…)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
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
– 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
– 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
– 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)
– 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
– 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
– 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
Avis des participants
Formation claire, structurée et directement applicable. Le formateur a pris le temps de répondre à toutes nos questions avec des exemples concrets.
Très bon équilibre entre théorie et pratique. Les exercices permettent de comprendre rapidement les concepts et de les mettre en œuvre.
Un formateur expérimenté, pédagogue et disponible. Je repars avec des méthodes et des outils que je peux utiliser immédiatement dans mon travail.
Le contenu était dense, mais très bien expliqué. Le rythme a été adapté au niveau du groupe et chacun a pu progresser.
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Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
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