Utiliser un assistant d’IA générative au travail

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Cette formation apprend à utiliser un assistant d’IA générative en professionnel : formuler le résultat attendu, fournir le bon contexte, itérer, et juger le résultat, sans dépendre de prompts « magiques ». On travaille dans Copilot, ChatGPT, Claude ou Gemini. Elle précède COL-201 « Obtenir un résultat fiable » qui aide à pratiquer ces mêmes stratégies sur des exemples pour fiabiliser ses résultats.

• Le prompt comme interface de commande : ce que la machine reçoit, ce qu’elle doit produire, comment on reconnaît un résultat acceptable.
• Anatomie d’un mandat complet : le résultat attendu, le contexte et les données fournies, un exemple de ce qu’on veut obtenir, la forme de sortie imposée, et les critères qui disent que c’est réussi. Cinq éléments, travaillés un par un sur votre propre tâche.
• Gestion de la fenêtre de contexte : informations visibles dans l’échange, ordre des éléments, dilution du signal, conversations trop longues, résumés et redémarrage contrôlé.
• Différences entre historique de conversation, mémoire persistante, personnalisation, projets ou espaces de travail et fichiers joints ; choix selon la durée, la réutilisation et la confidentialité.
• Effet du volume de contexte sur la qualité, le délai et le coût ; mieux vaut le contexte suffisant et pertinent que l’accumulation de documents.
• Techniques pratiques : décomposition, exemples, demande de plan, génération en étapes, critique guidée, critères d’évaluation et reformulation.
• Quand ça échoue : consigne ambiguë, consignes qui se contredisent, contexte périmé, détail perdu, consigne cachée dans un document, réponse trop complaisante.
• Atelier dans ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot ou Gemini : construire un même mandat, comparer les résultats et ajuster.
• Choix des modes (rapide ou plus approfondi) selon l’enjeu.