IA générative, automatisation et création d’outils métier

Jour 1 — Comprendre l’IA générative et apprendre à prompter

1. Acculturation à l’IA générative

• Tour de table : usages actuels, besoins, freins et attentes.

• Définition de l’IA générative.

• Comprendre simplement le fonctionnement des modèles d’IA.

• Différencier les principaux outils : ChatGPT, Claude, Mistral, Gemini, etc.

• Identifier les grandes familles d’usages professionnels :

  • texte ;
  • image ;
  • données ;
  • réflexion stratégique ;
  • génération de code ;
  • connexion à des outils tiers.

2. Usages professionnels et cas métiers

• Rédiger ou améliorer un dossier.
• Synthétiser une réunion ou des notes brutes.
• Reformuler un mail ou un courrier.
• Préparer une note d’intention ou un argumentaire.
• Produire des contenus de communication.
• Exploiter des données simples pour produire un bilan ou un rapport.

3. Limites, risques et responsabilités

• Comprendre les hallucinations.
• Identifier les situations où l’IA peut se tromper avec assurance.
• Vérifier les chiffres, dates, références juridiques et informations sensibles.
• Identifier les impacts sociaux, sociétaux et environnementaux.
• Aborder les enjeux de dépendance, de biais, de désinformation et de confidentialité.
• Découvrir les repères essentiels liés au RGPD et à l’AI Act.

4. L’art du prompt

• Comprendre l’impact d’une consigne claire sur la qualité de la réponse.

• Découvrir les 5 ingrédients d’un bon prompt :

  • rôle ;
  • tâche ;
  • contexte ;
  • style ;
  • contraintes.

• Comparer un prompt vague et un prompt structuré.

• Ajouter des garde-fous pour limiter les erreurs et les inventions.

• Adapter le niveau de détail au besoin réel.

5. Ateliers pratiques

• Reformuler un courrier ou un mail.
• Synthétiser une réunion à partir de notes.
• Présenter un projet à des financeurs.
• Rédiger un prompt à partir d’une tâche réelle.
• Tester, comparer et améliorer les résultats produits par l’IA.

Jour 2 — Découvrir l’automatisation no-code et concevoir ses premiers workflows

1. Comprendre l’automatisation

• Définir ce qu’est un workflow.

• Comprendre la logique : déclencheur → filtre → action → résultat.

• Distinguer IA et automatisation :

  • l’IA rédige, reformule, résume ou raisonne ;
  • l’automatisation exécute des étapes selon des règles ;
  • les deux peuvent être combinées pour créer des chaînes de travail plus efficaces.

2. Panorama des outils no-code

• Découvrir les principaux outils :

  • Make ;
  • n8n ;
  • Zapier ;
  • Google Workspace.

• Comprendre l’intérêt des connecteurs.

• Identifier les possibilités offertes par les outils déjà utilisés au quotidien.

• Repérer les avantages, limites et points de vigilance de chaque approche.

3. Repérer les tâches automatisables

• Identifier les tâches répétitives liées à :

  • la rédaction ;
  • la collecte d’informations ;
  • la diffusion de documents ou de messages ;
  • le suivi administratif ;
  • la mise à jour de tableaux ;
  • les notifications internes.

• Utiliser une grille simple pour vérifier si une tâche est automatisable :

  • fréquence ;
  • règles claires ;
  • déclencheur identifiable ;
  • données structurées.

• Identifier les tâches qui doivent rester sous contrôle humain.

4. API, connecteurs et MCP

• Comprendre simplement ce qu’est une API.

• Différencier :

  • API ;
  • connecteur no-code ;
  • MCP.

• Comprendre comment les logiciels peuvent échanger des informations.

• Identifier où chercher une clé API ou un accès développeur.

• Savoir quoi demander à un service informatique ou à un éditeur logiciel.

• Aborder les notions de droits, autorisations, quotas et documentation.

5. Sécuriser et tester ses scénarios

• Protéger les clés API et les accès.
• Limiter les droits accordés aux outils.
• Tester un scénario avant activation.
• Prévoir les erreurs possibles.
• Documenter les étapes importantes.
• Garder une trace des décisions et des points de vigilance.

6. Études de cas et atelier pratique

• Automatiser la transformation d’un formulaire en document.

• Générer une trame de rapport à partir de données existantes.

• Concevoir un workflow simple adapté à un besoin réel.

• Formaliser un scénario avec :

  • déclencheur ;
  • données d’entrée ;
  • actions ;
  • résultat attendu ;
  • points de contrôle.

Jour 3 — Créer un outil métier simple avec l’IA et le vibe coding

1. Comprendre le vibe coding

• Définir le vibe coding : décrire au lieu de coder.

• Comprendre le changement de posture :

  • se concentrer sur le besoin ;
  • laisser l’IA proposer une solution technique ;
  • tester, corriger et améliorer progressivement.

• Identifier ce que cette approche permet de créer :

  • scripts simples ;
  • mini-outils ;
  • interfaces de collecte ;
  • tableaux de bord ;
  • générateurs de documents ;
  • conversions de fichiers ;
  • outils de rangement ou de renommage.

2. Découvrir les outils mobilisables

• Assistants grand public : ChatGPT, Claude, etc.
• Outils de création d’applications web : Lovable, Bolt, v0.
• Éditeurs assistés : Cursor, Windsurf.
• Outils plus avancés : Claude Code, Codex.
• Choisir le bon niveau d’outil selon le besoin, le niveau technique et les risques associés.

3. Bien décrire son besoin

• Passer d’une idée floue à un besoin exploitable.

• Décrire :

  • l’objectif ;
  • les utilisateurs ;
  • les données d’entrée ;
  • le résultat attendu ;
  • les contraintes métier ;
  • les limites à respecter.

• Identifier le MVP : la version minimale utile.

• Prioriser les fonctionnalités.

• Préparer un cahier des charges simplifié.

4. Préparer le travail d’un agent IA développeur

• Transformer un besoin métier en dossier de développement clair.
• Structurer les consignes pour un outil comme Codex, Claude Code, Cursor ou Windsurf.
• Demander une approche par étapes.
• Prévoir les tests.
• Prévoir la documentation.
• Anticiper la gestion des erreurs.
• Sécuriser les secrets, les accès et les données sensibles.

5. Tester, sécuriser et garder le contrôle

• Utiliser des données fictives pour tester.
• Vérifier les résultats produits.
• Repérer les erreurs fréquentes.
• Contrôler les accès et les données utilisées.
• Identifier les risques RGPD.
• Prévoir une checklist avant toute utilisation réelle.
• Distinguer prototype, outil interne et outil prêt à être utilisé par d’autres.

6. Atelier final : de l’idée au prototype

Les participants choisissent un besoin métier simple et le décrivent en 4 temps :

1. le problème à résoudre ;
2. les données ou fichiers d’entrée ;
3. le résultat attendu ;
4. la consigne donnée à l’IA.

À partir de cette description, ils conçoivent un premier scénario ou prototype simple, testé sur données fictives.

7. Application aux vrais dossiers

La dernière partie permet de réunir les trois dimensions de la formation :

• prompt ;
• automatisation ;
• vibe coding.

Les participants travaillent sur un livrable concret, par exemple :

• un appel à projets ;
• un bilan d’activité ;
• un dossier de financement ;
• une trame de rapport ;
• un outil de suivi ;
• un document métier à produire ou fiabiliser.

L’objectif est de repartir avec une production exploitable, une méthode de travail et un plan d’action réaliste.

La formation alterne :

• apports théoriques structurés ;
• démonstrations commentées ;
• exercices guidés ;
• ateliers pratiques ;
• mises en situation ;
• échanges de pratiques ;
• travail sur les cas réels des participants ;
• accompagnement individualisé.

• Salle de formation équipée (vidéoprojecteur, paperboard, connexion internet)
• Supports pédagogiques numériques mis à disposition
• Plateforme de formation en ligne pour accès aux ressources

Un support de formation sera remis aux stagiaires comprenant les éléments clés de la formation et les exercices.

• Questionnaire de positionnement préalable
• Recueil des attentes et besoins professionnels
• Évaluation des acquis : quiz, exercices pratiques, mises en situation
• Feuilles de présence émargées par demi-journée
• Questionnaire de satisfaction à chaud (fin de formation)
• Questionnaire de satisfaction à froid (3 mois après)
• Attestation de fin de formation remise à chaque participant