Création de contenus rédactionnels et visuels par l'usage responsable de l'intelligence artificielle générative - Niveau Expert avec IA CALLING

Objectifs pédagogiques

Définir la stratégie d'implémentation de l'intelligence artificielle générative en fonction du contexte professionnel et des outils existants d'IA Générative (Chat GPT, Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot), en identifiant les optimisations envisageables, afin d'en dégager un plan stratégique d'intégration et d'installation des outils d'IA Générative sur le poste de travail.
Utiliser de manière optimale les outils d'IA Générative en vue de créer des contenus rédactionnels et visuels adaptés à la demande initiale, accessibles aux personnes en situation de handicap et évitant tout risque de violation de la confidentialité des données dans un contexte professionnel.
Évaluer et solutionner les problématiques éthiques et règlementaires liées à l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle générative afin de créer des contenus respectant le cadre de l'IA Act, et le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).
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Module 1 : Stratégie d'implémentation de l'IA Générative — 7h
• Comprendre les enjeux, concepts et vocabulaire de l'IA générative dans un contexte professionnel.
• Identifier les outils d'IA Générative existants (ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Adobe Firefly) et leurs cas d'usage.
• Définir une stratégie d'implémentation adaptée au contexte professionnel en identifiant les optimisations envisageables.
• Élaborer un plan stratégique d'intégration et d'installation des outils d'IA Générative sur le poste de travail.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 1 // QCM
Module 2 : Maîtriser le Prompt Engineering — 7h
• Rédiger un prompt optimal en utilisant les techniques de Prompt Engineering (requêtage).
• Élaborer des prompts efficaces et adaptés à différents outils d'IA pour générer des contenus rédactionnels et visuels.
• Analyser, comprendre et itérer sur les résultats pour améliorer la pertinence et la qualité des réponses.
• Tenir compte du contexte et de l'objectif de la demande pour obtenir des résultats satisfaisants.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 2 // QCM
Module 3 : Sécurité et confidentialité des données — 4h
• Identifier les risques liés à la confidentialité des données dans l'utilisation d'outils d'IA Générative.
• Appliquer rigoureusement les bonnes pratiques en matière de sécurité et de protection des informations sensibles.
• Mettre en œuvre des contrôles d'accès et des mesures de sécurité adaptées.
• Prévenir toute fuite ou violation de la confidentialité des données professionnelles.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 3 // QCM
Module 4 : Conformité réglementaire : IA Act et RGPD — 5h
• Comprendre et appliquer les directives de l'IA Act européen et du RGPD dans l'utilisation de l'IA générative.
• Mettre en place une veille règlementaire efficace pour suivre l'évolution du cadre légal.
• Identifier les risques éthiques et réglementaires au sein des contenus générés.
• Mettre en œuvre des mesures préventives et correctives ciblées pour garantir la conformité.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 4 // QCM
Module 5 : Accessibilité et contenus inclusifs — 6h
• Produire des contenus inclusifs en les adaptant aux besoins spécifiques des personnes en situation de handicap.
• Maîtriser les normes d'accessibilité numérique (WCAG, RGAA) dans la création de contenus avec l'IA.
• Intégrer les critères d'accessibilité dans la rédaction des prompts et la validation des contenus générés.
• Garantir l'accessibilité des contenus rédactionnels et visuels créés par l'IA.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 5 // QCM
Module 6 : Optimisation et affinage des contenus générés — 4h
• Utiliser les techniques d'optimisation des contenus générés par les outils d'IA Générative.
• Enrichir le contexte de la demande dans les échanges conversationnels pour améliorer les résultats.
• Affiner le prompt initial selon des critères définis (contrainte, contexte, style, format, handicap).
• Produire des contenus adaptés et améliorés par itérations successives.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 6 // QCM
Module 7 : Maîtrise avancée et cas d'usage métiers — 5h
• Maîtriser les techniques avancées de Prompt Engineering (meta-prompts, chain-of-thought, self-consistency).
• Créer et configurer des assistants IA personnalisés pour des besoins métiers spécifiques.
• Appliquer les techniques d'optimisation dans des cas d'usage professionnels concrets.
• Automatiser des workflows de création de contenu avec l'IA générative.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 7 // QCM
Module 8 : Projet intégrateur et évaluation — 4h
• Synthétiser l'ensemble des compétences acquises dans un projet de mise en œuvre de l'IA générative.
• Démontrer la capacité à intégrer les aspects stratégiques, techniques, sécuritaires, inclusifs et réglementaires.
• Présenter un plan d'action concret d'implémentation de l'IA dans un contexte professionnel.
• Évaluer l'acquisition des 6 compétences visées par la formation.
• Étude de cas | Mise en pratique Conclusion Module 8 // QCM
Évaluation de fin de formation avant passage de la certification
• Une évaluation à blanc est organisée en fin de formation pour préparer les apprenants au passage de la certification RS6776. Cette évaluation permet de vérifier l'acquisition des compétences et de consolider les connaissances avant l'examen officiel.
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