Gagner en efficacité professionnelle grâce à l’IA

Panorama des IA génératives (LLM, copilotes, assistants intégrés aux suites bureautiques)
Différence entre automatisation, assistance et substitution : ce que l’IA peut et ne peut pas faire
Impacts de l’IA sur le travail du manager, des fonctions support et des équipes opérationnelles
Méthode de diagnostic de son activité : inventaire des tâches, fréquence, durée, niveau de valeur
Premiers principes de formulation d’une requête (contexte, but, format de sortie)

Structure d’un bon prompt : rôle, contexte, consignes, exemples, contraintes de forme
Prompts types pour emails, notes internes, comptes rendus, posts courts
Stratégies d’itération : demander des variantes, améliorer la clarté, ajuster le niveau de langage
Utilisation de l’IA pour la synthèse de documents, de fils d’emails et de comptes-rendus de réunion
Bonnes pratiques de reformulation, simplification et vulgarisation avec l’IA

Modèles de prompts pour la priorisation des tâches (matrice d’Eisenhower, deadlines, risques)
Préparation des réunions : ordre du jour, questions clés, documents de briefing générés avec l’IA
Exploitation des notes et enregistrements : synthèse des décisions, plan d’action, suivi des actions
Organisation de l’information : dossiers, espaces de notes, tags, et exploitation par un assistant IA
Exemples d’intégration avec les outils collaboratifs (messagerie, agenda, espaces de documents)
Exemples de cas pratiques :
Exercice individuel : demander à l’IA de transformer une liste de tâches en planning priorisé et prendre du recul sur les résultats

Principes de base du no-code et des connecteurs (ex. déclencheurs sur email, formulaires, fichiers)
Exemples de workflows fréquents : veille automatisée, détection d’emails critiques, génération de rapports récurrents
Articulation entre IA générative et automatisation : où placer l’IA dans la chaîne de traitement
Bonnes pratiques de test, validation humaine et suivi des automatisations
Contraintes de sécurité et d’accès aux données dans les automatisations

Typologie des erreurs IA : hallucinations, approximations, biais culturels ou statistiques
Risques liés aux données sensibles, aux droits d’auteur et à la confidentialité des informations
Checklists de validation : factualité, cohérence métier, ton, conformité aux règles internes
Exemples de chartes d’usage de l’IA et bonnes pratiques pour les équipes
Posture d’utilisateur responsable : complémentarité IA / expertise humaine

Concepts d’assistant IA / agent métier : rôles, consignes permanentes, mémoires et limites
Exemples d’assistants selon les fonctions (RH, finance, juridique, marketing, relation client, management)
Méthode pour créer et organiser sa bibliothèque de prompts (thèmes, tags, niveaux de complexité)
Définition d’indicateurs simples de gain de temps et de qualité (avant / après IA)
Construction d’un plan d’action 30 jours : priorités, expérimentations, rituels et points de bilan