Produire et réviser du contenu professionnel multimédia en utilisant les outils d’Intelligence Artificielle Générative (IAG) de façon responsable ENTZHEIM

Module 1 - Choisir un outil d'IAG selon un besoin professionnel

Introduction aux outils d'Intelligence Artificielle Générative

• Présentation générale des IA génératives
• Panorama des usages dans la création de contenu multimédia.
• Avantages et limites des différents outils.

Analyse des besoins en production de contenu

• Identifier les objectifs et contraintes du projet (type de contenu, cible, volume, délai).
• Évaluer les ressources disponibles (compétences, budget, matériel).
• Cas pratiques d'identification des besoins.

Critères de sélection des outils d'IAG

• Fonctionnalités clés à comparer : types de contenus générés, qualité, personnalisation, accessibilité.
• Respect de la vie privée et réglementation
• Étude comparative de plusieurs outils.

Atelier pratique : Choix d'un outil d'IAG selon un cahier des charges

• Mise en situation : analyse d'un cahier des charges fictif.
• Recherche et sélection des outils pertinents.
• Rédaction d'un rapport synthétique justifiant le choix.
• Travail personnel asynchrone : approfondir la recherche sur un outil choisi, rédaction d'un mini-dossier.

Module 2 - Interagir efficacement avec une IA générative pour stimuler l'idéation

• Comprendre les principes du dialogue avec une IA
• Fonctionnement d'un modèle d'IAG basé sur le langage (LLM) : mémoire, non-linéarité, limites
• Différences entre prompt simple et dialogue construit
• Importance de la précision et du contexte dans l'interaction
• Exemples de dialogues réussis vs. prompts mal formulés

Construire un prompt professionnel adapté

• Choisir un ton et un style d'expression adaptés au public cible
• Utiliser les contraintes métier dans la demande (formatage, support, niveau de langage, etc.)
• Cas pratique : création de prompts enrichis pour divers besoins (communication interne, article, synthèse, etc.)

Optimiser les échanges par l'itération

• Pourquoi un seul prompt ne suffit généralement pas
• Reformulations successives : affiner la demande, clarifier l'ambiguïté
• Techniques de relance pour mieux guider l'IA
• Intégrer des validations intermédiaires : « Est-ce que cela répond à la demande ? »
• Introduire le questionnement inversé (l'IA pose des questions à l'utilisateur)

Expérimenter, documenter et analyser le processus

• Atelier guidé : conversation avec une IAG à partir du brief créé dans le module 1
• Capturer l'évolution du dialogue à travers des captures ou exports
• Identifier les moments clés d'amélioration dans l'échange

Module 3 - Créer du contenu professionnel pertinent avec l'Intelligence Artificielle Générative

Comprendre les capacités de production des outils d'IAG

• Panorama des différents types de contenus générés (textes, images, vidéos, audio, etc.)
• Exemples concrets d'usages professionnels dans la communication, marketing, formation, documentation
• Limites techniques et qualité attendue selon le format choisi
• Importance du format dans la pertinence et l'adaptation au public cible

Préparer des données spécifiques et pertinentes pour l'IA

• Collecte et structuration des données d'entrée (brief, objectifs, publics, contraintes)
• Intégration des données dans les prompts pour une production contextualisée
• Analyse des données existantes pour enrichir la génération de contenu
• Cas pratiques : extraction et formulation de données clés dans un contexte réel ou fictif

Rédiger des requêtes efficaces pour générer du contenu adapté

• Techniques pour formuler des prompts clairs, précis et complets
• Prise en compte des contraintes : style, tonalité, longueur, format, public cible
• Utilisation de variables et paramètres dans les prompts
• Atelier pratique : construction de requêtes complexes adaptées à différents cas d'usage

Produire et ajuster du contenu multimédia avec l'IA

• Démonstration en temps réel de génération de contenu avec différents outils
• Identification des points d'amélioration via l'analyse critique du contenu produit
• Techniques d'itération rapide : modifier le prompt, ajouter des données, ajuster le style
• Travail asynchrone : réalisation d'un contenu final validé par un cahier des charges précis

Module 4 - Réviser et optimiser du contenu professionnel généré par l'Intelligence Artificielle Générative

Pourquoi réviser un contenu généré par l'IA ?

• Comprendre les limites des résultats générés par défaut (biais, style inadéquat, manque de clarté)
• Identifier les critères d'un contenu percutant et lisible pour un public ciblé
• Cas concrets : quand un style académique ne fonctionne pas pour un public non-spécialiste
• Analyse de contenus IA : comparaison entre version brute et version révisée

Régénérer et ajuster un prompt pour améliorer le contenu

• Techniques de régénération de contenu avec le même prompt
• Réécriture de prompts pour guider l'IA vers un ton ou un style spécifique
• Prise en compte du cahier des charges : public, objectifs, format, contraintes
• Atelier pratique : modification ciblée d'un prompt pour affiner la qualité du contenu

Adapter le style et la narration aux attentes du public

• Définir la tonalité : informatif, commercial, professionnel, engageant…
• Travailler le rythme, la structure, la fluidité du texte ou la cohérence visuelle d'un contenu généré
• Ajustement du niveau de langage (grand public vs. expert)
• Application sur différents formats : texte, image, vidéo
• Atelier : transformer un contenu "standard" en version plus engageante et accessible

Comparer, documenter et finaliser les versions révisées

• Élaborer un tableau comparatif entre version initiale et version retravaillée
• Critères d'analyse : clarté, style, impact, atteinte des objectifs, qualité perçue
• Mise en forme finale du contenu révisé (présentation professionnelle)
• Travail asynchrone : finalisation de deux versions révisées et justification dans un tableau synthétique

Module 5 - Évaluer les productions générées par IA avec une approche responsable et éthique

Identifier les risques associés à l'usage des IAG

• Comprendre les biais algorithmiques et leurs impacts sur les contenus générés
• Confidentialité, sécurité des données, RGPD : ce que dit la réglementation
• Éthique numérique : représentations, stéréotypes, manipulation involontaire
• Étude de cas : analyse critique d'un contenu produit avec des biais implicites

Évaluer l'atteinte des objectifs dans un contexte à risques

• Définir des critères d'évaluation intégrant l'éthique et la conformité
• Évaluer la justesse, la crédibilité et la responsabilité du contenu généré
• Argumenter ses choix techniques à la lumière des contraintes réglementaires
• Atelier : auto-évaluation d'un livrable avec une grille intégrant risques et conformité

Proposer des pistes d'amélioration ou des solutions alternatives

• Identifier des outils plus éthiques ou plus adaptés (transparence, accès au code, filtrage…)
• Adapter son prompt ou ses réglages pour éviter certains risques
• Formaliser des recommandations pour ses futurs projets IA
• Travail asynchrone : rédaction d'un plan d'amélioration pour un projet fictif ou réel

Présenter une analyse responsable de sa production

• Structurer un argumentaire éthique et technique clair pour un jury
• Préparer une présentation orale (diapositives, cas concrets, alternatives envisagées)
• Entraînement à la soutenance : exposer son analyse et répondre à des objections