01IA générative et productivité
Objectif: Préparer des brouillons et synthèses utiles, repérer les informations manquantes et vérifier les affirmations avant d’utiliser le résultat.
Contexte et consignes, formats de sortie, vérification avec le document source et comparaison entre un premier brouillon et sa version corrigée.
Préparation: Une tâche habituelle et un document fictif ou préparé pour les essais ; outils et niveau initial à confirmer.
Livrable de la pratiqueUn modèle de consignes, un exercice relu et une grille de vérification des résultats.
02IA pour l’administration et les opérations
Objectif: Identifier les parties d’une tâche répétitive que l’IA peut faciliter et celles qui nécessitent des règles explicites ou une vérification.
Extraction et contrôle des champs, classement des demandes, modèles et traitement des erreurs, doublons et informations incomplètes.
Préparation: Un exemple de demande ou de tableau sans données sensibles et une description du processus actuel, de ses responsables et de ses exceptions.
Livrable de la pratiqueUne carte des possibilités et un cas pratique avec données fictives ou anonymisées et critères d’acceptation.
03IA pour les équipes commerciales
Objectif: Préparer des propositions et réponses cohérentes avec les informations disponibles, sans inventer de conditions ni engager l’entreprise.
Organisation du contexte commercial, brouillons par destinataire, signalement des incertitudes et vérification des faits, du ton et des engagements avant communication.
Préparation: Une offre fictive ou anonymisée et des consignes commerciales approuvées ; sans accès au CRM ni données clients pour commencer.
Livrable de la pratiqueDes modèles de travail, un brouillon corrigé et des critères de validation avant de contacter le client.
04Direction et usage responsable de l’IA
Objectif: Prioriser un usage et décider comment le tester avec des responsables, des limites et une évaluation compréhensible.
Choix des tâches, autorisations, informations à ne pas partager, revue humaine et comparaison de la qualité, des erreurs et du temps total de travail.
Préparation: Un besoin métier, le responsable du processus et une description des données et outils concernés, sans partager de secrets.
Livrable de la pratiqueUn plan d’essai avec des limites, des responsables, des critères de poursuite et une première tâche mesurable.