Outils IA collaboratifs
Choisir l’outil adapté à une tâche.
Durée
14 h
Public
Professionnels et apprenants concernés par le parcours ; adaptation au secteur possible.
Format
Présentiel · Distanciel · Hybride
Ce que vous allez savoir faire
- 01
Choisir l’outil adapté à une tâche
- 02
Créer des workflows assistés ou automatisés
- 03
Documenter et sécuriser les usages d’équipe
Positionnement / expérience professionnelle selon le niveau.
Programme détaillé · 2 cours · 14 h
Chaque séquence d'une heure vise un objectif observable. Les cas, exemples et outils sont contextualisés au secteur du client sans réduire les objectifs ni la durée.
01ChatGPT et assistants7 h
Objectif du cours. Comprendre les mécanismes de « ChatGPT et assistants », les mettre en œuvre sur un cas d’usage et évaluer qualité, coût, limites et risques.
- H1
Problème & baseline - ChatGPT et assistants
Définir le cas d’usage, utilisateur, entrée/sortie, contrainte, métrique et baseline non-IA.
- H2
Mécanisme - tâche -> outil
Comprendre tâche -> outil et relier le mécanisme aux performances/limites observables.
- H3
Architecture / méthode - workflow + automatisation no-code
Comparer options et construire un schéma simple intégrant workflow et automatisation no-code.
- H4
Lab LMS - validation humaine
Réaliser un mini-lab documenté : hypothèse, configuration, résultat, erreur, itération.
- H5
Évaluation - gestion des secrets
Définir un petit jeu de tests et des critères de qualité/risque autour de gestion des secrets.
- H6
Cas complexe - mesure du gain et du risque
Arbitrer qualité, coût, latence, confidentialité, adoption et contrôle humain.
- H7
Revue de conception
Présenter solution + limites + risques + plan de monitoring; challenger par questions formateur.
02Make / Zapier7 h
Objectif du cours. Comprendre les mécanismes de « Make / Zapier », les mettre en œuvre sur un cas d’usage et évaluer qualité, coût, limites et risques.
- H1
Problème & baseline - Make / Zapier
Définir le cas d’usage, utilisateur, entrée/sortie, contrainte, métrique et baseline non-IA.
- H2
Mécanisme - tâche -> outil
Comprendre tâche -> outil et relier le mécanisme aux performances/limites observables.
- H3
Architecture / méthode - workflow + automatisation no-code
Comparer options et construire un schéma simple intégrant workflow et automatisation no-code.
- H4
Lab LMS - validation humaine
Réaliser un mini-lab documenté : hypothèse, configuration, résultat, erreur, itération.
- H5
Évaluation - gestion des secrets
Définir un petit jeu de tests et des critères de qualité/risque autour de gestion des secrets.
- H6
Cas complexe - mesure du gain et du risque
Arbitrer qualité, coût, latence, confidentialité, adoption et contrôle humain.
- H7
Revue de conception
Présenter solution + limites + risques + plan de monitoring; challenger par questions formateur.
Évaluation des acquis & attestation
Positionnement initial, évaluations formatives, puis mise en situation ou livrable final évalué avec grille de critères et plan de progression. Bilan des acquis et attestation de fin de formation remis au bénéficiaire.
Action de formation professionnelle. Aucune certification RNCP/RS ni grade académique n’est inclus par défaut, sauf mention explicite dans la proposition contractuelle.