Les fondamentaux de l'IA générative

Vous entendez parler d'IA générative tous les jours, vos collègues utilisent déjà ChatGPT, Claude ou Gemini, et vous aimeriez comprendre ce qui se passe vraiment derrière l'écran, sans équations ni jargon. Cette formation est faite pour vous.

Pour qui ?

• Managers qui doivent décider où (et où ne pas) utiliser l'IA dans leur équipe.
• Métiers (RH, juridique, marketing, finance, support, achats…) qui veulent gagner du temps sans prendre de risque.
• Curieux qui veulent enfin une explication claire.

Aucune compétence technique n'est requise. Chaque mot technique est expliqué la première fois qu'il apparaît, avec une analogie de la vie courante.

Objectifs mesurables

À la fin de la formation, vous serez capable de :

1. Expliquer en 2 minutes à un collègue ce qu'est un LLM, un token et une fenêtre de contexte.
2. Repérer au moins 3 situations où une réponse d'IA doit être vérifiée (hallucination, information récente, calcul).
3. Distinguer prompt, RAG, outils et agents, et dire lequel répond à un besoin donné.
4. Classer une information de votre équipe en « je peux la donner à un assistant » ou « je ne dois pas ».
5. Rédiger la fiche d'un premier cas d'usage réaliste, prête à être présentée à votre hiérarchie.

Prérequis

• Savoir utiliser un navigateur web.
• Idéalement, avoir accès à un assistant (Claude, Gemini, ou celui fourni par votre entreprise) pour faire les exercices. Ce n'est pas obligatoire : chaque exercice a une solution détaillée.

Programme

flowchart LR
  M1["1. Comprendre un LLM"] --> M2["2. Forces et limites"]
  M2 --> M3["3. Briques d'une application"]
  M3 --> M4["4. Assistant au quotidien"]
  M4 --> P["Projet : fiche cas d'usage"]

Comment ça se passe

Chaque leçon contient :

• un objectif clair en début de page ;
• des schémas pour visualiser ;
• des quiz pour vérifier que vous avez compris (vous pouvez vous tromper, l'explication s'affiche) ;
• un exercice pratique avec sa solution cachée ;
• une checklist « Je sais faire » à cocher : votre progression est sauvegardée.

Ce que vous saurez faire

À la fin, vous ne serez pas ingénieur en IA, et ce n'est pas le but. Vous saurez poser les bonnes questions : « cette tâche est-elle adaptée à l'IA ? », « quelles données ai-je le droit d'utiliser ? », « comment vérifier le résultat ? ». Et vous repartirez avec une fiche de cas d'usage concrète pour votre équipe, autour d'un assistant interne ou de la génération de contenu.