Tirez le meilleur de vous-même. Et de votre semaine.

1. 08:4515 minutes

   Accueil, vérification des accès et état des lieux

   Chacun ouvre l'environnement d'IA de sa propre organisation et remplit une fiche : trois tâches qui prennent beaucoup de temps, à quelle fréquence vous utilisez l'IA aujourd'hui, ce que vous attendez et ce qui vous préoccupe.

   • Une technique qui ne fonctionne pas, mieux vaut la régler maintenant que plus tard
   • Sans image de départ, vous ne voyez pas à la fin ce qui a changé

   En main : tout le monde est connecté, le formateur sait où en est le groupe
2. 09:0090 minutes

   1. Ce qu'est un assistant d'IA, et ce qu'il n'est pas

   Un modèle de langage prédit à chaque fois le morceau de texte suivant, à partir d'une très grande quantité de textes lus. Il ne connaît pas de faits, il connaît des schémas. Le formateur le montre sur un cas concret et laisse volontairement une erreur. Ensuite, vous posez en binôme trois questions à l'IA, dont une question piège.

   • Comment fonctionne un modèle de langage (LLM), en langage courant
   • Ce qu'est le contexte : il ne sait rien de votre organisation, sauf si vous le lui fournissez
   • Pourquoi il invente parfois quelque chose avec beaucoup d'assurance, et comment le reconnaître
   • Ce qu'il fait bien, et là où il échoue de façon structurelle : faits, sources, actualité et jugement

   ExplicationDémonstration en directExercice en binômeEn main : pour chaque réponse, la façon de la vérifier, et votre liste de tâches pour l'après-midi
3. 10:30

   Pause

4. 10:4555 minutes

   2. Donner une bonne consigne

   Un bon résultat naît d'un dialogue, pas d'une seule question parfaite. Vous traitez votre première tâche à l'aide de la fiche de consigne : remplir, exécuter, affiner deux fois, vérifier. Ensuite, un collègue lit votre résultat et y cherche une erreur.

   • Les quatre éléments qui manquent presque toujours : ce que vous voulez, pour qui, avec quel matériau, et à quoi le résultat doit répondre
   • Pourquoi un exemple fait plus qu'une explication
   • Comment faire nommer séparément par l'IA ses hypothèses et ses incertitudes

   Fiche de consigneVotre propre tâcheRelecture par un collègueEn main : votre première application aboutie
5. 11:4050 minutes

   3. Travailler en sécurité : ce qui peut y entrer, ce qui n'y entre jamais

   Un exercice de tri par groupes de trois : autorisé, uniquement anonymisé, jamais. Le groupe choisit d'abord lui-même, puis vient la réponse. Ensuite, vous anonymisez les données d'entrée de votre tâche suivante et un collègue essaie malgré tout d'y retrouver une personne. Anonymiser réduit le risque, mais ne le supprime pas. Ce qui est autorisé dans quel environnement, c'est votre propre organisation qui le détermine.

   • Données personnelles, documents confidentiels, mots de passe et liens internes
   • Pourquoi une décision concernant une personne ne peut en principe pas être prise de manière entièrement automatisée, et ce que le RGPD (article 22) prévoit à ce sujet, avec les exceptions et les garanties
   • Ce que le règlement européen sur l'IA demande en matière de maîtrise de l'IA
   • Reconnaître des instructions cachées dans un document, un e-mail ou un site web

   Exercice de triAnonymiser son propre matériauEn main : un aide-mémoire d'une page et des données d'entrée sûres pour l'après-midi
6. 12:30

   Déjeuner

1. 13:1545 minutes

   4. Des questions ponctuelles aux méthodes de travail fixes

   Il existe trois façons de travailler : vous posez une question et évaluez la réponse, vous fixez une méthode de travail que vous réutilisez à chaque fois, ou vous faites exécuter une série d'étapes dans des limites que vous définissez vous-même. En binôme, vous indiquez pour une tâche récurrente ce que l'IA peut faire, ce qu'un humain doit faire, et quand cela s'arrête.

   • Quelle forme convient à quel moment : une tâche qui revient chaque semaine mérite une méthode de travail fixe
   • Ce que vous fixez avant de déléguer du travail : sources, limites, autorisation, journalisation, critère d'arrêt
   • Un modèle opérationnel d'IA en mots simples : qui utilise quoi, quelles tâches, qui contrôle, que consignons-nous, qui décide

   DémonstrationFeuille de conception par binômeEn main : une feuille avec un moment de validation, un critère d'arrêt et un responsable
2. 14:0090 minutes

   5. Pratique : votre propre travail

   Le cœur de la journée. Deux séquences d'environ trente-cinq minutes sur vos propres tâches, anonymisées. Entre les deux, deux participants montrent leur résultat : un qui a réussi et un qui a bloqué. Bloquer, c'est de la matière à apprendre, pas un échec.

   • Décomposer votre propre tâche : quelles étapes, où part le temps, que peut reprendre quelqu'un d'autre
   • Construire votre propre instruction et lui donner un nom, pour qu'un collègue puisse aussi l'utiliser demain
   • Évaluer le résultat des autres : l'auteur est un mauvais juge de son propre travail

   Deux séquences de travailPoint d'étape en plénièreRelecture par un collègueEn main : trois applications abouties, avec pour chaque tâche ce que vous vérifiez vous-même
3. 15:30

   Pause

4. 15:4545 minutes

   6. Dès lundi : accords et plan d'action

   Chaque participant explique en une minute quelle tâche il réalisera avec l'IA dès lundi et ce qu'il vérifiera lui-même. L'équipe arrête quatre accords : ce que nous faisons, ce que nous ne faisons pas, qui contrôle, et à qui signaler un doute. Le responsable les lit à voix haute et dit s'il les soutient.

   • Le modèle opérationnel dans sa plus petite forme praticable : quatre règles, pas plus
   • Un plan d'action personnel : trois tâches, quand, quel point de contrôle, et ce sur quoi vous ferez le point dans deux semaines
   • Mesure finale, évaluation et une attestation de participation mentionnant les sujets traités (pas un certificat)

   Présentations éclairAccord d'équipeEn main : un accord sur papier et un plan d'action par personne

En toute honnêteté sur la limite : le jour même, vous construisez un assistant et une instruction réutilisable. La délégation de toute une série d'étapes, vous la concevez sur papier. Cela demande l'implication de votre service informatique et un environnement de test, et cela ne tient pas dans une journée de formation.

1. Expliquer avec ses propres mots ce que fait un modèle de langage et pourquoi il invente parfois quelque chose, avec un exemple personnel à l'appui.
2. Repérer dans une réponse de l'IA une erreur, une hypothèse ou une source manquante, et dire comment la vérifier.
3. Rédiger une consigne avec objectif, contexte, données d'entrée, contraintes et forme, et affiner le résultat en quelques échanges jusqu'à ce qu'il soit utilisable.
4. Trier les informations qui sont autorisées, celles qui ne le sont qu'anonymisées, et celles qui ne doivent jamais entrer dans l'environnement d'IA.
5. Anonymiser un exemple de son propre travail de sorte qu'un collègue ne puisse plus y retrouver une personne, et expliquer pourquoi cela ne garantit pas encore que les données soient réellement anonymes.
6. Déterminer, pour l'une de ses propres tâches, si elle demande l'aide d'un assistant, mérite une méthode de travail fixe, ou peut être déléguée sous forme de série d'étapes.
7. Nommer les décisions de son propre travail qui doivent être prises par un humain, et pourquoi.

Sept habitudes qui font la différence

La septième : partagez ce qui fonctionne avec votre équipe. Une bonne méthode de travail que vous êtes seul à connaître n'est qu'une demi-méthode.