Stratégie & Productivité : Déployer l'IA générative dans l'entreprise

Vous voulez faire de l'IA un outil de travail quotidien pour vos équipes, pas une curiosité réservée à quelques initiés. Ce parcours est construit pour ça : partir des tâches réelles de chaque pôle (commercial, design, développement), identifier celles où l'IA fait gagner du temps sans dégrader la qualité, et installer un cadre d'usage partagé qui survit à la formation.

Expliquer ce qu'un modèle de langage sait faire, ne sait pas faire, et à quelles conditions lui faire confiance
Qualifier une tâche métier pour décider si elle est un bon candidat à l'IA (fréquence, temps passé, risque d'erreur, sensibilité des données)
Construire des prompts et des instructions réutilisables, et non des requêtes jetables
Appliquer ces méthodes aux trois pôles de l'entreprise : prospection et suivi commercial, production design, développement
Structurer un espace de travail IA partagé (projets, instructions communes, bibliothèque de prompts)
Poser un cadre d'usage conforme au RGPD et à l'obligation de littératie IA prévue par l'AI Act
Piloter le déploiement avec des indicateurs d'adoption et de temps gagné

Pour qui

Dirigeant TPE - PME
Responsables marketing

Prérequis

Aucun prérequis technique
Un poste de travail connecté et les accès aux outils métier concernés

Séquence d'ouverture : questions-réponses avec Jean-Luc Marini, docteur en sciences de l'information et directeur de laboratoire IA, co-auteur de Booster sa PME grâce à l'intelligence artificielle (Dunod). État de l'art, ce qui fonctionne réellement en PME, ce qui reste du discours
Les bases en une heure : ce qu'est un modèle de langage, comment il produit une réponse, pourquoi il se trompe, ce que cela implique sur la vérification
Panorama comparé des outils : ChatGPT, Claude, Gemini, NotebookLM, tl;dv, Gamma. Critères de choix selon le type de tâche et la sensibilité des données
Cas pratique : chaque participant soumet une situation vécue de la semaine et compare les réponses de deux outils différents

Méthode de cartographie des tâches par fonction : ce qui se répète, ce qui prend du temps, ce qui génère des erreurs
Grille de qualification d'un cas d'usage, et signaux qui doivent faire renoncer
Erreurs classiques : automatiser une tâche mal définie, viser trop gros dès le premier chantier, négliger la vérification
Cas pratique : chaque participant remonte cinq tâches candidates, le groupe les priorise ensemble
Livrable de séance : backlog de cas d'usage priorisés, partagé par l'ensemble des pôles

Préparation de rendez-vous : recherche sur le prospect, angles d'accroche, questions de qualification
Rédaction et personnalisation des séquences de prospection, sans tomber dans le message générique détectable
Comptes rendus d'entretien, relances, synthèses de pipeline
Construction de prompts réutilisables plutôt que de requêtes uniques
Cas pratique : traitement d'un dossier commercial réel de Cocliko, de la préparation au compte rendu

Exploration créative : recherche de références, moodboards, variations de concepts
Rédaction et clarification de briefs, reformulation d'une demande client floue
Déclinaison de gabarits et production des variantes de formats
Ce qui reste la main du designer : direction artistique, arbitrage, cohérence de marque
Cas pratique : reprise d'un projet en cours, de la phase de recherche aux déclinaisons

Assistance au code : génération, explication d'un existant, revue et détection de régressions
Documentation technique, tests, traitement de la dette technique
Travail dans un environnement d'équipe partagé : projets, instructions communes, conservation du contexte d'un dossier à l'autre
Limites et vigilance : dépendances, sécurité, code qui semble juste et ne l'est pas
Cas pratique : reprise d'un module existant d'un projet Cocliko

Mise en place de l'espace de travail IA partagé : arborescence des projets, bibliothèque de prompts, conventions de nommage, droits d'accès
Cadre d'usage interne : données confidentielles, RGPD, obligation de littératie IA de l'AI Act, rédaction d'une charte d'utilisation
Indicateurs de pilotage : temps gagné, taux d'adoption par pôle, qualité perçue par les clients
Cas pratique : construction du plan de déploiement à 30, 60 et 90 jours, avec un référent identifié par pôle

Formateur praticien en activité, qui applique ces méthodes au quotidien chez Pilot'in et chez ses clients

Auto-positionnement en amont pour calibrer le niveau de départ de chaque participant
Évaluation continue par la réussite des ateliers et des livrables produits en séance
Quiz de validation des acquis en fin de parcours
Questionnaire de satisfaction à chaud, puis point de suivi à 3 mois sur la mise en œuvre
Feuilles d'émargement signées et attestation de fin de formation remise à chaque participant

Alternance systématique apport / démonstration / atelier sur vos cas réels
Support de formation remis à chaque participant, réutilisable après la session
Bibliothèque de prompts et de gabarits construite pendant la formation

Evaluation par questionnaire préalable des objectifs et du niveau de l'apprenant. Evaluation par questionnaire à la fin de la formation de l'atteinte de ses objectifs et du niveau de l'apprenant à la fin de la formation. Evaluation par questionnaire après 3 mois de sa mise en pratique.

Entre 1 et 5 apprenants

4 semaines

situation de handicap ou besoin d'aménagement : contactez notre référent handicap avant l'inscription, nous adaptons les modalités

Résultats de la recherche

Stratégie & Productivité : Déployer l'IA générative dans l'entreprise

Objectifs de la formation

Profil des bénéficiaires

Contenu de la formation

Équipe pédagogique

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

Ressources techniques et pédagogiques

Qualité et satisfaction

Capacité d'accueil

Délai d'accès

Accessibilité