Dirigeants et responsables innovation
Prioriser les cas d’usage, comprendre les risques et poser des critères d’évaluation avant un déploiement.
Publics
Une intervention adaptée aux responsabilités de chacun
Équipes R&D, data et produit
Mieux documenter les hypothèses, les métriques, les limites et la reproductibilité des usages IA.
Professionnels et cadres de santé
Utiliser les outils génératifs avec vérification, confidentialité et supervision adaptées.
Organismes de formation et cabinets
Intégrer une intervention scientifique contextualisée, y compris en marque blanche lorsqu’elle est définie contractuellement.
Programme adaptable
Un tronc commun, puis des modules liés à vos usages
Tronc commun
- Ce que les IA génératives et prédictives peuvent — et ne peuvent pas — faire selon le contexte
- Erreurs, hallucinations, biais, variabilité et manque de traçabilité
- Formulation d’une tâche et principes d’un prompt structuré
- Vérification des sorties et construction d’une grille d’évaluation
- Risques liés aux données personnelles, de santé ou confidentielles
- Supervision humaine et situations où ne pas utiliser l’outil
Pédagogie appliquée
Des supports et exercices construits pour l’équipe
Le contenu est défini après un échange avec le commanditaire. Les exercices utilisent des exemples publics, synthétiques ou réellement anonymisés. Aucune donnée sensible n’est demandée par email ; tout usage d’un contexte interne est cadré au préalable.
Objectifs et niveau
Entretien avec le commanditaire pour choisir les cas d’usage, le vocabulaire, la profondeur technique et les messages prioritaires.
Démonstrations et exercices
Mises en situation commentées, vérification des sorties et grille d’évaluation réutilisable.
Règles et prochaines actions
Synthèse des limites, règles de prudence et décisions à prendre après la formation.
Formats possibles
Du temps de sensibilisation au parcours sur mesure
Conférence ou sensibilisation
Comprendre les possibilités, les limites et les conditions d’usage.
Demi-journée pratique
Tronc commun, démonstrations, exercices et restitution.
Journée complète
Ateliers par métier et construction d’une grille interne.
Parcours en plusieurs modules
Progression adaptée à plusieurs publics ou à une politique d’adoption.
Limites explicites
Acculturer sans promettre une conformité automatique
La formation contribue à l’acculturation et à l’usage responsable de l’IA. Elle ne constitue ni un avis juridique, ni une certification réglementaire, ni une garantie de conformité, ni une habilitation clinique.
Questions fréquentes
Avant de définir la formation
La formation convient-elle à un public non technique ?
Oui. Le niveau, le vocabulaire et les exercices sont adaptés aux responsabilités du public.
Pouvons-nous travailler sur nos propres cas d’usage ?
Oui, s’ils sont décrits sans transmettre d’informations sensibles au premier échange. Les exercices peuvent ensuite utiliser des situations anonymisées ou synthétiques.
La formation couvre-t-elle uniquement les LLM ?
Non. Elle peut couvrir les IA génératives, les modèles prédictifs, la qualité des données, l’analyse d’erreurs ou la priorisation des cas d’usage.
Garantit-elle la conformité au règlement européen sur l’IA (AI Act) ou au RGPD ?
Non. Elle améliore l’acculturation et les pratiques internes, mais ne remplace ni un conseil juridique ou réglementaire, ni l’intervention du DPO ou des responsables de la sécurité.
Les supports sont-ils réutilisables ?
Les conditions d’usage et de diffusion interne sont définies dans le devis, notamment lorsque le contenu est fortement personnalisé.
Orientation
Besoin de cadrer un projet plutôt que de former ?
Prochaine étape
Définissons le public, les usages et les objectifs pédagogiques.
Le nombre de participants, le niveau, le format et les situations à traiter permettent de proposer un programme adapté.
Merci de ne joindre aucune donnée personnelle, donnée de santé ou information confidentielle à ce premier message.