Sensibilisation à l'intelligence artificielle

1. Introduction à l'IA
Objectif : donner une culture générale solide et démystifier l'IA.
- Définition de l'IA : symbolique, prédictive, générative.
- Histoire et grandes étapes de l'évolution de l'IA.
- IA dans la vie quotidienne : algorithmes, assistants, recommandations.
- Mythes vs réalités : ce que l'IA sait faire / ne sait pas faire.
- Impacts sur les métiers : automatisation, augmentation, transformation.

2. Présentation de plusieurs IA génératives
Objectif : comprendre ce qu'est un modèle génératif et ses usages.
- ChatGPT comme modèle d'IA générative basé sur le langage.
- Fonctionnement général : données, modèles, inférence.
- Capacités : rédaction, synthèse, analyse, création, assistance.
- Limites : hallucinations, biais, dépendance aux données.
- Comparaison avec d'autres IA génératives (Gemini, Claude, Copilot…).

3. Création de compte & navigation
Objectif : permettre une prise en main fluide et autonome.
- Création et gestion d'un compte utilisateur.
- Découverte de l'interface : zones de saisie, historique, paramètres.
- Options disponibles : modèles, fichiers, extensions, modes.
- Gestion des conversations et organisation du travail.

4. Utilisation de base d'une IA générative
Objectif : apprendre à interagir efficacement avec l'IA.
- Rédiger des prompts simples.
- Poser des questions et obtenir des réponses pertinentes.
- Reformuler, préciser, itérer.
- Exemples d'usages quotidiens : rédaction d'emails, synthèse de documents, idées créatives, aide à la décision.

5. Techniques de prompting efficace
Objectif : maîtriser les méthodes pour obtenir des résultats fiables.
- Structure d'un prompt efficace : rôle, objectif, contexte, contraintes.
- Méthodes : 5C, RACE, CRAFT, chaînes de pensée.
- Personnalisation des réponses via les paramètres.
- Exemples de prompts adaptés à différents besoins : RH, formation, communication, gestion de projet, analyse.
- Adapter les réponses selon le contexte métier.

6. Bonnes pratiques & recommandations
Objectif : sécuriser et professionnaliser l'usage.
- Conseils pour une utilisation productive.
- Erreurs courantes à éviter : prompts vagues, absence de contexte, surconfiance.
- Gestion des biais et hallucinations.
- Confidentialité, RGPD, données sensibles.
- Éco responsabilité : sobriété numérique, usage raisonné.

7. Applications professionnelles de l'IA
Objectif : projeter les participants dans leurs usages métiers.
- Automatisation de tâches simples.
- Analyse et structuration d'informations.
- Assistants IA pour la productivité.
- Création de contenus (texte, visuels, tableaux, scripts).
- Mise en application sur