🔒
Choisir le bon outil IA selon son besoin
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module apprend à choisir un outil IA à partir d'une analyse du besoin. L'utilisateur doit être capable de décrire la tâche avant d'ouvrir l'outil, d'identifier la famille d'IA pertinente, de distinguer les critères obligatoires des critères de confort,…
🔒
Transformer une demande vague en consigne efficace
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module apprend à convertir une demande intuitive en consigne structurée. L'objectif est de rendre visible ce que l'utilisateur attend réellement : la tâche, le public, le contexte utile, le format, le niveau de détail, les contraintes, les exclusions, les…
🔒
Comparer plusieurs outils IA sur un même besoin
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module apprend à comparer plusieurs outils IA sur un même besoin, sans transformer l'exercice en benchmark technique complexe. L'objectif est de construire une comparaison professionnelle : même consigne, mêmes données d'entrée, mêmes critères, même grille…
🔒
Adapter sa pratique selon la sensibilité du sujet
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module apprend à repérer les sujets sensibles et à ajuster la manière d'utiliser l'IA. L'objectif n'est pas d'interdire toute utilisation, mais de distinguer les usages possibles, les usages à encadrer et les usages à exclure. L'utilisateur doit être…
🔒
Chain-of-thought : faire raisonner l'IA étape par étape
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module apprend à faire produire à l'IA un raisonnement structuré et contrôlable. Il ne s'agit pas de demander « montre ta chaîne de pensée complète », mais de demander une démarche observable : plan d'analyse, hypothèses, points de contrôle, calculs…
🔒
Few-shot avancé : maîtriser les exemples comme leviers
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module apprend à utiliser les exemples de manière maîtrisée. L'objectif n'est pas d'accumuler des modèles au hasard, mais de sélectionner des exemples représentatifs, propres, anonymisés et pédagogiquement utiles. L'utilisateur doit savoir quand un exemple…
🔒
Prompt-as-code : reproductibilité et industrialisation
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module introduit l'approche « promptascode ». Il ne s'agit pas forcément d'écrire du code informatique. Il s'agit d'appliquer au prompt certaines bonnes pratiques du code : variables, structure, commentaires, versions, tests, documentation, séparation…
🔒
Comprendre et utiliser les agents IA
Palier 3 · Module averti · 60 à 90 min
Ce module apprend à comprendre ce qu'est un agent IA, à distinguer agent, assistant, automatisation et outil métier, à identifier les usages pertinents, à fixer des limites d'action, à prévoir des validations humaines et à éviter les délégations dangereuses.…
🔒
Modèles de machine learning : familles, usages et limites
Palier 3 · Module averti · 90 à 120 min
Ce module présente les grandes familles de modèles de machine learning, leur logique d’apprentissage, leurs usages professionnels, leurs prérequis, leurs limites et les critères permettant de choisir un modèle adapté à un besoin réel.