AI Literacy

AI literacy de A à Z, pour une adoption responsable et maîtrisée

À propos de la formation AI Literacy

Une formation AI Literacy complète, conçue pour rendre vos équipes autonomes.
Dans cette formation, les participants construisent une compréhension claire de l’IA moderne (du Machine Learning à l’IA générative), apprennent à interagir efficacement avec les outils d’IA (prompting + évaluation), et développent les bons réflexes pour un usage responsable au travail (éthique, cadre légal et exigences de conformité).

Cette formation répond également à l’attente de l’EU AI Act en matière d’AI literacy : les organisations qui utilisent des systèmes d’IA doivent prendre des mesures pour garantir un niveau suffisant d’AI literacy pour le personnel (et toute personne opérant l’IA en leur nom), adapté au contexte et aux profils.

La méthodologie eaQbe : une montée en autonomie progressive

Nous ne croyons pas aux formations qui noient les participants sous la théorie. Nous privilégions une immersion structurée. Notre « arc d’autonomie en 3 étapes » garantit que les concepts ne sont pas seulement compris, mais réellement maîtrisés.

1) Fondamentaux IA

Les participants posent une base solide : ce qu’est le Machine Learning, comment un modèle “apprend”, à quoi servent les réseaux de neurones, et en quoi l’IA générative est différente — ainsi que ce que ces systèmes savent faire… et ce qu’ils ne savent pas faire de manière fiable.

2) Prompting & évaluation

Les participants apprennent des patterns de prompts qui produisent des sorties réellement exploitables (contexte, contraintes, format attendu), la compétence clé de l’itération, et surtout comment évaluer un résultat avec esprit critique (erreurs, biais, contexte manquant, réponses “sûres d’elles mais fausses”).

3) Workflows & exécution “agentique”

Les participants appliquent l’IA à des workflows courants : communication, création de contenu, analyse, recherche d’information, automatisation. Ils apprennent à choisir les bons outils, à les tester, et à structurer des workflows répétables — sans transformer l’IA en boîte noire.

Validation continue des acquis

Chaque module réutilise le précédent : compréhension → prompting → application.
Les concepts sont volontairement réappliqués dans de nouveaux exercices, afin de construire une maîtrise progressive sur l’ensemble de la formation.

Compétences acquises

Une base commune et claire sur l’IA (comment ça fonctionne, ce que ça fait bien, où ça échoue)
Des compétences de prompting qui améliorent la qualité des résultats et réduisent le “tâtonnement”
La capacité à tester des outils d’IA et juger la fiabilité d’une sortie via des habitudes d’évaluation simples
Des patterns de workflow directement applicables (communication, rédaction, synthèse, analyse, recherche)
Des réflexes d’usage responsable alignés avec les attentes professionnelles et les obligations d’AI literacy liées à l’EU AI Act

Détails pratiques

Format : ateliers interactifs d’une demi-journée
Taille du groupe : 6–10 participants
Prérequis : aucun
Prérequis : aucun
Suivi : évaluation + exercices d’ancrage post-formation

Des fondamentaux IA aux workflows responsables et à fort impact

Module 1 - Fondations IA & Machine Learning

Concepts clés expliqués simplement : apprentissage supervisé, classification vs régression, logique de prédiction, réseaux de neurones, et ce que les “données d’entraînement” impliquent pour la qualité des résultats.

Module 2 - Essentiels de l’IA générative

Comment les modèles génératifs produisent du texte et du contenu, ce que change le “contexte”, pourquoi les hallucinations existent, et comment poser des attentes réalistes en usage professionnel.

Module 3 - Prompt engineering qui fonctionne

Un cadre pratique pour écrire des prompts (objectif, contexte, contraintes, format de sortie), techniques d’itération, et patterns réutilisables à l’échelle d’une équipe.

Module 4 - Atelier outils d’IA générative

Tests concrets d’outils texte, image et audio avec des critères d’évaluation simples : qualité, cohérence, vitesse, limites, et adéquation au besoin.

Module 5 - Applications business & accélération des workflows

Appliquer l’IA au quotidien : communication, production de contenu, support à l’analyse, recherche d’information, et workflows de support à la décision.

Module 6 - Éthique, cadre légal & gouvernance

Biais et vigilance, limites de confidentialité, bonnes habitudes de documentation, et principes d’usage responsable, alignés avec les mesures d’AI literacy attendues par l’organisation dans le cadre de l’EU AI Act.