Maîtriser les outils d'IA Générative : ChatGPT, Gemini et Adobe Firefly

Module 1 : Introduction à l’IA Générative et Stratégie d’Implémentation
1. Introduction à l’IA Générative et ses applications
• Présentation de l’IA générative : principes, historique et applications clés.
• Panorama des outils majeurs (ChatGPT, Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot).
• Étude des tendances et des innovations en IA pour identifier les usages actuels et futurs.
2) Analyse des tâches et identification des opportunités d’optimisation (2 heures)
• Techniques d’analyse des tâches en milieu professionnel.
• Identification des étapes des processus où l’IA générative peut être intégrée.
• Études de cas : exemples concrets d’optimisation des tâches avec l’IA.
3) Configuration et installation des outils d’IA générative
• Création de comptes et configuration initiale des interfaces (ChatGPT, Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot).
• Prise en main des fonctionnalités de base : exploration de l’interface utilisateur.
4) Élaboration d’un plan d’actions pour l’intégration de l’IA générative (2 heures)
• Définition des étapes d’intégration : planification stratégique et opérationnelle.
• Élaboration d’un plan d’actions personnalisé (tâches, outils, budget, calendrier).
• Identification des collaborateurs clés et des phases de test.

Module 2 : Création de Contenus Rédactionnels et Visuels avec l’IA
1) Techniques de Prompt Engineering
• Principes et méthodologies de base du Prompt Engineering.
• Structure d’un prompt efficace : organisation, consignes, langage.
• Analyse et optimisation de prompts pour des tâches simples à complexes.
• Exercices de création et d’optimisation de prompts.
2) Création de contenus rédactionnels et visuels avec l’IA
• Comparaison des outils pour la création de contenu rédactionnel (ex : ChatGPT vs Google Gemini) et visuel (ex : Microsoft Copilot vs Adobe Firefly).
• Techniques avancées : gestion des formats, style et ton du contenu.
• Cas d’usage : transcription audio, rédaction de résumés et génération d’images illustratives.
• Ateliers de création de contenu pour des besoins spécifiques (ex. rapport, visuel promotionnel).
3) Confidentialité et sécurité des données dans l’usage des outils IA
• Identification des données sensibles et risques de confidentialité.
• Bonnes pratiques de sécurisation : anonymisation, contrôle d’accès.
• Considérations éthiques de l’usage d’IA générative en entreprise.
4) Accessibilité dans la création de contenu
• Normes et lois sur l’accessibilité : adaptations pour les handicaps visuels, auditifs et cognitifs.
• Techniques de structuration et simplification pour une meilleure accessibilité.
• Introduction à la méthodologie FALC (Facile à Lire et Comprendre).
5) Les techniques d’optimisation des contenus
• Stratégies d’amélioration
Exemples d’optimisations : contrainte, contexte, style, format, handicap

Module 3 : Conformité Éthique et Règlementaire
1) Introduction aux réglementations : IA Act et RGPD
• Cadre réglementaire européen : les bases de l’IA Act et du RGPD.
• Impacts de l’IA Act : classification des risques, biais, transparence.
• Exigences du RGPD pour la protection des données personnelles.
2) Pratiques pour assurer la conformité
• Techniques pour garantir la transparence des contenus générés par l’IA.
• Méthodes pour minimiser les biais et les risques éthiques.
• Pseudonymisation et anonymisation des données.
3.3 La mise en place d’une veille réglementaire
• Importance de la veille réglementaire pour rester à jour.
• Stratégies et outils pour organiser une veille continue.