L-IA et la paie comment passer a l-action pour accelerer et s-augmenter

Déroulé pédagogique
1 - Introduction et rappel des Objectifs de la formation
2 - Briser les croyances limitantes sur l'IA (15 mins)
Quizz : mythes et réalités sur l'IA
Pourquoi il est urgent de s'y intéresser maintenant ?
3 - L'histoire de l'IA : comprendre d'où elle vient (15 mins)
Frise chronologique (IA dans la mythologie et de Turing à Chat GPT)
4 - Comment fonctionne une IA ? (30 mins)
Principes clés des LLM
Le jargon de l'IA
Pourquoi elle ne sait pas tout ?
5 - Les applications de l'IA en paie - démos d'usages concrets en paie (30 mins)
Créer des outils personnalisés : ex. le contrôle de paie, des calculateurs utiles en paie
Rédiger : recherches et veille, synthèses, créer son réglementaire de paie
Apprendre avec son tuteur privé : ex. Excel, Power Query, nouvelle réglementation en paie
6 - Les risques et les limites de l'IA en paie (15 mins)
Les biais et les hallucinations
La confidentialité et le RGPD
Importance du contrôle humain
7 - Expérimentation collective : cas pratiques et tests en live de plusieurs IA (60 mins)
Chat GPT
Claude
Notebook LM
Perplexity
Mistral
8 - Comment intégrer l'IA dans un Service Paie : plan d'action (30 mins)
Identifier une passion IA-compatible et tester
Former les équipes
Cartographier les tâches répétitives et chronophages
Créer des groupes de travail
Tester les outils IA sur un périmètre restreint et évaluer
Mesurer les gains, les limites et ajuster
Déployer
Assurer une veille continue
9 - Conclusion
Quizz de validation des acquis
Les idées clés à retenir
Discussion ouverte sur les prochaines étapes
Evaluations

Méthodes pédagogiques :
Approche pédagogique interactive et immersive
Alternance entre théorie et mise en pratique pour faciliter l'assimilation.
Quiz interactifs et évaluations rapides pour mesurer la progression.
Ateliers pratiques et mises en situation réelles permettant de manipuler des outils d'IA appliqués à la paie.
Partage d'expériences et études de cas issus du terrain pour ancrer les concepts dans la réalité des participants.
Accompagnement progressif et feedback en temps réel pour maximiser l'engagement et la compréhension.

Modalités d'évaluation :
QCM de positionnement en début et fin de formation pour mesurer l'évolution des connaissances.
Mises en situation et exercices pratiques évalués avec correction collective.
Évaluation à chaud à la fin de la formation pour recueillir les impressions des participants.
Évaluation à froid post-formation via un questionnaire, afin de mesurer l'impact de la formation sur les pratiques professionnelles