Vidéo d’introduction à l’IA générative
Commencez par regarder ce webinaire d’introduction. Notez trois idées importantes, un usage professionnel possible et une question à poser pendant le débrief.
La vidéo est intégrée via le mode de confidentialité renforcée de YouTube.
- Comment définiriez-vous l’IA générative avec vos propres mots ?
- Quel usage vous paraît le plus utile dans votre activité ?
- Quel risque ou quelle limite avez-vous identifié ?
Objectifs pédagogiques
À l’issue de ce module, le participant sera capable de :
Expliquer simplement ce qu’elle est et ce qui la différencie d’un logiciel classique.
Identifier les notions d’entraînement, de contexte, de probabilités et de génération.
Repérer des tâches rédactionnelles, visuelles ou organisationnelles pouvant être assistées.
Connaître les réflexes de vérification, de confidentialité, d’accessibilité et de conformité.
1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle regroupe des méthodes informatiques permettant à une machine d’exécuter des tâches associées à certaines capacités humaines : comprendre une demande, reconnaître des formes, analyser des données, produire une recommandation ou générer un contenu.
Reconnaître une image, une voix, un objet ou une anomalie.
Classer, résumer, comparer et détecter des tendances.
Produire du texte, des images, du son, de la vidéo ou du code.
2. Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative est une catégorie d’intelligence artificielle conçue pour produire de nouveaux contenus à partir d’une consigne appelée prompt. Elle peut proposer une réponse, une reformulation, une image, un plan, un script, une synthèse ou un prototype.
« Rédige un e-mail professionnel pour répondre à un client insatisfait. »
« Crée une affiche moderne pour promouvoir une boulangerie artisanale. »
3. Comment fonctionne une IA générative ?
Le fonctionnement peut être simplifié en quatre grandes étapes.
Le modèle analyse de très nombreux exemples afin d’apprendre des structures, des relations et des régularités.
Il prend en compte la consigne, le contexte fourni, les contraintes et l’historique utile de l’échange.
Pour le texte, il estime progressivement les suites de mots ou fragments les plus plausibles selon le contexte.
Il produit une réponse qui peut ensuite être améliorée par des consignes complémentaires.
4. Les grands modèles de langage
Un LLM — grand modèle de langage — est un système entraîné pour traiter et générer du langage. Il peut notamment rédiger, résumer, traduire, comparer, classer, extraire des informations et aider à structurer une réflexion.
| Besoin | Exemple de tâche | Contrôle humain nécessaire |
|---|---|---|
| Rédaction | Créer un premier brouillon d’e-mail ou d’article | Ton, faits, orthographe, conformité |
| Synthèse | Résumer un document ou une réunion | Informations manquantes ou déformées |
| Analyse | Comparer des options ou organiser des données | Méthode, sources et interprétation |
| Idéation | Proposer des angles de communication | Pertinence, originalité et faisabilité |
5. Les principales familles de contenus générés
E-mails, rapports, fiches produits, scripts, publications, synthèses et traductions.
Illustrations, affiches, concepts visuels, maquettes et contenus publicitaires.
Animations, avatars, démonstrations, publicités et séquences à partir de texte ou d’images.
Voix de synthèse, doublage, transcription, ambiance sonore et musique.
Exemples de fonctions, explications, tests et assistance au débogage.
Plans, présentations, tableaux, procédures, comptes rendus et supports pédagogiques.
6. Usages professionnels
L’IA générative est particulièrement utile comme assistant de préparation, de reformulation, de production de brouillons et d’exploration d’idées.
- Préparer un e-mail commercial ou une réponse au service client.
- Transformer des notes en compte rendu structuré.
- Créer plusieurs variantes d’une publication pour les réseaux sociaux.
- Générer le plan d’un article, d’une présentation ou d’une formation.
- Adapter un contenu à plusieurs publics ou niveaux de lecture.
- Créer un concept visuel avant la production définitive.
- Proposer une FAQ à partir de questions clients récurrentes.
- Faciliter l’accessibilité avec des reformulations et des descriptions d’images à vérifier.
Choisissez une tâche répétitive de votre activité. Décrivez son objectif, les informations nécessaires, le résultat attendu et les éléments qui devront obligatoirement être vérifiés par une personne.
7. Limites, erreurs et hallucinations
Une IA générative peut produire des informations fausses, incomplètes, anciennes ou inventées. Cette erreur est souvent appelée hallucination.
Noms, dates, chiffres, citations, références ou procédures peuvent être erronés.
Une consigne vague entraîne souvent une réponse générique ou mal adaptée.
Les résultats peuvent reproduire certains biais présents dans les données ou dans la formulation.
Selon l’outil et son accès aux sources, certaines informations récentes peuvent manquer.
8. IA responsable, confidentialité et RGPD
Avant de transmettre une information à un outil d’IA, il faut déterminer si cette information est publique, interne, confidentielle ou personnelle.
Données à ne pas saisir sans cadre adapté
- Mots de passe, identifiants, clés d’accès ou données bancaires.
- Dossiers médicaux ou informations de santé identifiantes.
- Données personnelles de clients, salariés, candidats ou partenaires.
- Secrets commerciaux, contrats confidentiels ou documents internes sensibles.
- Informations permettant d’identifier inutilement une personne.
Les bons réflexes
Supprimer les noms et informations permettant d’identifier une personne.
Contrôler les faits, les chiffres, les sources et les conséquences possibles.
Prévoir des titres clairs, une bonne lisibilité, des textes alternatifs et des formats utilisables.
Une personne reste responsable de la validation et de l’utilisation du résultat.
9. Atelier pratique
Durée recommandée : 35 à 45 minutes.
Exemple : répondre à un client, rédiger une annonce, résumer une procédure ou préparer une publication.
Indiquez la tâche à réaliser en une seule phrase et observez le résultat.
Ajoutez le public, l’objectif, le ton, le format, la longueur et les contraintes.
Repérez ce qui est plus précis, plus utile ou encore insuffisant.
Vérifiez l’exactitude, la confidentialité, l’accessibilité, la conformité et la valeur ajoutée humaine.
« Tu es un assistant de communication. Rédige une publication professionnelle pour présenter [mon service] à [mon public]. L’objectif est [objectif]. Utilise un ton [ton], un titre clair, un texte de [longueur] et un appel à l’action. N’invente aucune information. »
10. Quiz de validation
Sélectionnez une réponse par question, puis affichez votre résultat.
À retenir
- L’IA générative produit des contenus à partir d’une consigne et d’un contexte.
- Elle constitue un outil d’assistance, et non une source automatiquement fiable.
- La précision du prompt influence fortement l’utilité du résultat.
- Les informations importantes doivent être vérifiées avant utilisation.
- Les données sensibles et personnelles doivent être protégées.
- La validation finale et la responsabilité restent humaines.