Formation Prompting Création de contenus rédactionnels et visuels par l'usage responsable de l'Intelligence Artificielle Générative

Programme

Jour 1 - Matin

Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA)

• Définition et concepts de base de l'IA

• Différentes approches de l'IA : IA symbolique vs IA connexionniste

• Exemples concrets d'applications de chaque approche

Vue d'ensemble des techniques d'IA

• Machine Learning

• Deep Learning

• Vision par ordinateur

• Les frameworks de l'IA

Enjeux et bénéfices de l'IA dans ses missions

• Productivité et efficacité opérationnelle

• Amélioration des processus décisionnels

• Transformation des collaborateurs et de l'entreprise avec des exemples concrets de bénéfices mesurables

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Exploration de jeux de données (images, sons et CSV) de différents secteurs (industrie, ingénierie, services et tertiaires)

Jour 1 - Après-midi

Les IA Génératives et modèles de langage de grande taille (LLM)

• Introduction aux IA Génératives

• Les alternatives à ChatGPT : Llama, Mistral et Claude

• Applications concrètes des LLM dans différents domaines :

  • Génération de contenu

  • Assistance à la rédaction

  • Automatisation de la traduction

• Opportunités et défis associés à l'utilisation des LLM

Implémentation de projets d'IA en entreprise

• Identification des opportunités et cas d'usage

• Outils et technologies

• Evaluation de la performance et mesure des résultats

• Planifier, mesurer, évaluer et faire une rétroaction

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Etude de cas et exercices pratiques avec ChatGPT, Firefly et Copilot

Enjeux, limites et bonnes pratiques

• Risques sur les données sensibles

• Données internes/données externes

• Anonymisation des données et restrictions des accès

• Politique de sécurité informatique interne

• Confidentialité des données et des échanges

• Respect des réglementations en vigueur (RGPD, cybersécurité...)

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Identifiez dans le texte les données sensibles ou confidentielles qui ne doivent pas être communiquées directement à une IA générative publique

• Expliquez pour chaque élément le risque associé

Jour 2 - Matin

Les fondamentaux du prompting

• Comment les IA Génératives ont-elles été entraînées ?

• Qu'est-ce que le prompt engineering ?

• Pourquoi est-ce important de le maîtriser (implication sur la qualité des résultats et sur le recrutement) ?

• Comprendre comment les IA interprètent les prompts (GPT vs Chat)

• Connaître les éléments clés d'un bon prompt

• Les prompts des IA Génératives text-to-text vs text-to-image

• Forcer un contexte

• Forcer à aller ou à ne pas aller sur le Web (ChatGPT)

• Adapter le prompt pour générer un contenu adapté à un type de public, avec un style et un ton particulier et dans un format de sortie précis

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Premiers pas avec le prompting

  • Démonstrations et découverte de différents types d'IA

  • Rédaction de premiers prompts simples

  • Analyse des résultats obtenus

Bonnes pratiques et écueils à éviter

• L'importance de la clarté et de la précision dans les prompts

• Savoir donner du contexte et des exemples

• Adapter son niveau de langage et son style à l'IA utilisée

• Les pièges courants du prompting et comment les déjouer

Comprendre les principes de l'inclusion et de l'accessibilité dans la création de contenus

• Définir l'inclusion et l'accessibilité

• Contexte légal (WCAG, RGAA, loi française sur l'accessibilité)

• Les différents types de handicaps (moteurs, visuels, auditifs, cognitifs...)

• Les défis rencontrés par les personnes en situation de handicap dans la consommation de contenus

• Exemples de contenus générés par une IA Générative non inclusifs et leurs impacts

Identifier les besoins spécifiques dans le cadre des contenus générés par IA et adapter les techniques et outils pour générer des contenus accessibles

• Handicap visuel : descriptions alternatives et compatibilité avec les lecteurs d'écran, générer une audio-description

• Handicap cognitif : simplification du langage généré par IA et génération de contenus simples, prévisibles et faciles à lire et à comprendre (FALC)

• Handicap auditif : adaptation des médias, générer une transcription écrite

• Vérifier les contenus textuels : langage clair, mise en page lisible

• Vérifier les contenus visuels : contrastes, descriptions

• Utilisation d'outils d'audit d'accessibilité pour contenus numériques

• Exemples de prompts pour rendre les contenus accessibles

Jour 2 - Après-midi

Techniques de prompting engineering

• Les 35 méthodes de prompt engineering

• Prompting directif (en 8 couches)

• Prompting itératif

• Prompting séquentiel

• Prompting créatif pour stimuler la génération d'idées

• Sélection selon les objectifs et besoins

• La 36ème méthode : Reference Framing for Complex Thinking

• Optimiser les contenus générés

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• S'entraîner au prompting

  • Rédaction de prompts sur différents sujets et pour différents types d'IA

  • Expérimentation des techniques de prompting vues en cours

  • Tester le même prompt sur différentes IA concurrentes

Panorama des usages du prompting

• Prompting pour :

  • La rédaction et la traduction

  • La génération d'idées et le brainstorming

  • L'analyse de données et la résolution de problèmes

  • Les tâches créatives (écriture, idéation...)

  • Ecrire un livre

  • Ecrire un contrat

  • Un sommaire d'une présentation

  • La génération d'un graphique

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Mettre en pratique le prompting

  • Prototypage de prompts adaptés à chaque besoin

  • Restitution et échanges sur les prompts créés

Les outils d'aide au prompting

• Les IA Génératives sont-elles bonnes en prompting ?

• Les plateformes d'assistance à la génération de prompt

• Les GPT de reformulation pour Midjourney

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Ecriture de prompts suivants différentes techniques pour générer des textes

Jour 3 - Matin

Création de GPT personnalisés

• Définition

• Le GPT Store

• Tester un GPT existant

• Les 2 modes pour créer son GPT

• Les options disponibles

• Tenter de craquer un GPT existant

• Protéger son GPT

• Partager son GPT

• Publier son GPT sur le Store

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Création d'un module GPT personnalisé pour une utilisation spécifique

La multimodalité avec ChatGPT-4o

• Traitement

  • Du texte à partir de différentes sources

  • Des chiffres (Data)

  • De l'audio

  • Des images

  • De la vidéo

• Différents usages de la fonction vocale

  • MacOS et iOS

• Génération de graphiques interactifs

• Traitement et compréhension des émotions

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Analyse de documents et d'images avec génération de rapports textuels et de descriptions

• Démonstration de plateformes en ligne pour tester des LLM

• Démonstration de plateformes d'agents conversationnels

Et après ? Perspectives et évolution du prompting

• Les tendances et évolutions à suivre

• Comment continuer à progresser en prompting

• Réflexion sur les enjeux éthiques et sociétaux du prompting

Jour 3 - Après-midi

Règlement sur l'IA (AI Act) : quels objectifs ?

• Harmoniser les règles sur l'IA au sein de l'UE : pour quels enjeux ?

• Quelles transpositions dans les Etats membres ?

• RGPD : les éléments fondamentaux du texte européen

• AI Act : comment s'intègre-t-il avec les normes, référentiels à l'échelle internationale (ISO 27001, ISO 42001, RGPD...) ?

Comprendre les 4 niveaux de risque du Règlement IA : quelles implications ?

• A quoi correspond chaque niveau de risque ?

• Tous les systèmes d'IA (SIA) sont-ils "à haut risque" ?

• Existe-t-il un système de mise en conformité "volontaire" au sein de l'AI Act ?

• Quelles sanctions en cas de non-respect de l'AI Act ?

• AI Act hors UE : dans quels cas une entreprise doit-elle s'en préoccuper ?

• Toutes les formes d'IA actuelles et futures sont-elles prises en compte par le Règlement IA ?

Votre entreprise / organisation est-elle en conformité avec l'AI Act ?

• Déterminer à quel risque se trouve une activité

• Comment mettre en oeuvre les obligations liées à chaque niveau de risque ?

• Anticiper l'AI Act en mettant en oeuvre une gestion des risques complètement liée à la finalité de votre système d'IA : se préparer pas à pas

• Quels outils actuels prendre en main pour évaluer son système d'IA ?

• Mettre en oeuvre une veille réglementaire

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Quiz

• Analyse d'un contenu généra par IA au regard du RGPD et de l'IA Act

• Identification des risques de non-conformité

• Proposition de mesures correctives pour rendre le contenu conforme

• Restitution des recommandations et échanges sur les bonnes pratiques

Préparation à la certification

En fin de parcours, les apprenants s'engagent à passer l'examen en vue de l'obtention de la certification enregistrée auprès de France Compétences par Inkréa Certifications sous le numéro RS6776. Le passage de l'évaluation est obligatoire pour tout candidat utilisant ses droits CPF pour financer la formation. En cas de refus de passer l'examen, un remboursement de la formation pourra lui être demandé.

• Présentation détaillée des modalités d'évaluation : rapport écrit + soutenance orale, calendrier (10 jours pour l'écrit, 5 jours ouvrés pour l'oral)

• Rappel du référentiel de compétences et des attendus du jury pour chacune

• Méthodologie de rédaction du rapport écrit : structure attendue, consignes de forme, erreurs à éviter

• Simulation ou mise en situation courte de soutenance (gestion du temps, structuration de l'oral, anticipation des questions du jury)

• Communication de la date de passage de l'oral (fixée avant le démarrage de la formation, conformément à la nouvelle règle)

• Temps de questions/réponses avec le formateur sur le déroulement de l'examen

Passage de la certification

• Le prix et le passage de l'examen sont inclus dans la formation

• Le processus d'évaluation comprend une mise en situation professionnelle axée sur l'élaboration et la mise en oeuvre d'une stratégie d'implémentation de l'Intelligence Artificielle Générative sur un poste de travail

• Elle est organisée autour de 6 cas pratiques, permettant d'attester l'ensemble des compétences

• Cette évaluation se concrétise par la livraison d'un rapport écrit, suivi d'une soutenance orale

• Les candidats disposent d'un délai de 10 jours pour la préparation et l'envoi de leur rapport écrit

• 5 jours ouvrés après la réception de ce rapport par l'organisme de formation, une présentation orale de 20 minutes, devant un jury compétent est organisée

Indicateurs de résultats (année N-1)

• Taux de réussite à la certification : 100%

• Taux de passage : 62%

Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.