Formations L5J 1-2-3
Comprendre l’IA, maîtriser ses usages, construire ses premiers outils
Un parcours progressif pour comprendre l’IA générative, l’utiliser avec méthode dans son activité et apprendre à construire un premier outil adapté à ses besoins professionnels, sans compétence préalable en programmation.
La formation peut être suivie au choix avec ChatGPT, Claude ou Gemini. Les principes et la méthode sont communs ; les démonstrations et les exercices sont adaptés aux fonctionnalités disponibles dans l’outil et l’abonnement choisis.
À qui s’adresse cette formation ?
Ce parcours s’adresse aux professionnels, aux équipes et aux organisations qui souhaitent dépasser les premiers essais avec l’IA pour développer des usages concrets et maîtrisés. Il accompagne aussi bien les personnes qui découvrent ces outils que celles qui les utilisent déjà et souhaitent structurer leur pratique.
Les exercices s’appuient sur des situations professionnelles : exploiter des documents, préparer une synthèse, analyser un fichier, produire un support ou simplifier une tâche répétitive.
Contenu et démarche
1. COMPRENDRE : poser les bases et maîtriser les prompts
Comprendre ce que fait l’IA pour mieux la guider et évaluer ses réponses.
Découvrir le fonctionnement d’un modèle de langage à travers des explications accessibles et des expérimentations. Comprendre comment le contexte et la formulation d’une demande influencent le résultat, et distinguer l’assistant qui répond de l’agent capable d’utiliser des outils pour accomplir une tâche.
Apprendre à repérer les hallucinations, ces informations inventées par l’IA mais présentées comme vraies, les réponses approximatives et les biais. Développer des réflexes de vérification : consulter les sources, contrôler les chiffres et distinguer une information établie d’une proposition à confirmer.
S’initier à l’art des prompts, les consignes données à l’IA : préciser le contexte, définir la tâche, fournir les éléments utiles, fixer des contraintes et demander un format de réponse adapté. Comprendre les limites de la fenêtre de contexte, c’est-à-dire la quantité d’informations que l’IA peut prendre en compte dans un échange.
En pratique : comparer plusieurs formulations d’une même demande, améliorer un prompt, rechercher une information sourcée et extraire les éléments utiles d’un document. Aborder les précautions à prendre avant de transmettre des données professionnelles.
2. MAÎTRISER : prompts avancés, Skills et connexions MCP
Passer d’une succession de conversations à une pratique professionnelle organisée.
Approfondir les techniques de prompting : décomposer une demande complexe, fournir des exemples, définir des critères de qualité et améliorer le résultat par étapes. Apprendre à produire des livrables exploitables, à analyser des données et à demander des tableaux, des synthèses ou des supports adaptés à leur destinataire.
Configurer son environnement de travail avec les possibilités de l’outil choisi : instructions personnalisées, espaces de projet, fichiers de référence et mémoire. Comprendre ce qui doit être formulé explicitement pour maintenir des réponses cohérentes d’une tâche à l’autre.
Découvrir les Skills, des procédures réutilisables qui guident l’IA dans une tâche spécialisée. Apprendre à formaliser une méthode : les informations nécessaires, les étapes à suivre, le résultat attendu et les vérifications à effectuer.
Comprendre les connexions MCP (Model Context Protocol), un standard permettant de relier l’IA à des outils et à des sources de données. Explorer le rôle des connecteurs, des assistants personnalisés et des tâches planifiées, selon les fonctionnalités disponibles. Distinguer les autorisations de lecture et d’action, et identifier les étapes qui nécessitent une validation humaine.
En pratique : choisir une tâche récurrente de son activité, construire une procédure réutilisable et la tester sur un cas concret. Par exemple : préparer un compte rendu, analyser un ensemble de documents ou produire une synthèse selon un modèle précis.
3. CONSTRUIRE : réaliser un premier outil grâce au vibe coding
Transformer un besoin professionnel simple en un petit outil logiciel, avec l’aide de l’IA.
Découvrir le vibe coding : décrire le résultat souhaité en langage naturel, laisser l’IA proposer et produire le code, puis vérifier le fonctionnement obtenu. Identifier les projets adaptés à un premier atelier : convertisseur de fichiers, contrôle de données, calculateur ou petit tableau de bord.
Apprendre à cadrer son besoin avant de construire : qui utilisera l’outil, pour quelle tâche, avec quelles données et quel résultat attendu ? Transformer ce cadrage en prompts de réalisation précis et définir des critères permettant de vérifier que l’outil répond au besoin.
Suivre une méthode inspirée du cycle PDCA (Planifier, Réaliser, Vérifier, Améliorer) : préparer une étape, faire produire l’IA, tester le résultat et corriger ce qui ne convient pas. Avancer par petites étapes, en gardant la décision et la validation du côté de l’apprenant.
Découvrir l’intérêt de Git et GitHub pour conserver l’historique du projet : enregistrer une version, comprendre les changements et pouvoir revenir à une étape précédente. Situer les limites d’un prototype et les points à vérifier avant de l’utiliser plus largement.
En pratique : réaliser un premier outil interne dans un atelier accompagné, le tester sur des exemples représentatifs et conserver une version fonctionnelle. Mobiliser les Skills ou les connexions MCP lorsque le besoin et l’environnement le justifient.
Bénéfices attendus
À l’issue de la formation, les participants disposent d’une compréhension plus solide du fonctionnement de l’IA générative, de ses possibilités et de ses limites. Ils savent construire des prompts structurés et vérifier la qualité des réponses obtenues.
Ils repartent avec un environnement de travail mieux organisé, une première procédure réutilisable sous forme de Skill ou de consignes structurées selon l’outil choisi, ainsi qu’un petit outil réalisé et testé pendant l’atelier.
Ils disposent également d’une méthode pour poursuivre leurs expérimentations et gagner progressivement en autonomie.
Format
Trois modules de trois heures, soit neuf heures de formation.
La pédagogie alterne explications accessibles, démonstrations, exercices et réalisation accompagnée. Les cas pratiques sont choisis au plus près des activités des participants.
Le niveau d’approfondissement est ajusté à leur expérience et à l’environnement retenu, ChatGPT, Claude ou Gemini, afin de privilégier l’appropriation et la mise en pratique. Les fonctionnalités avancées font l’objet de démonstrations ciblées ; l’atelier de construction porte sur un besoin volontairement simple, réalisable dans le temps disponible.
