IA Générative : présentation
Sensibilisation
Sommaire
Des exemples d'IA génératives
Le prompt
Principes
Et demain ?
Cas pratiques
Opimiser et affiner ses recherches
Questions diverses
01 - Principes
Principes
L'IA générative désigne des systèmes capables de créer du contenu nouveau à partir de données existantes. Cela peut inclure des textes, des images, de la musique, et même des vidéos. Les IA génératives utilisent des programmes informatiques (Algorithmes) basés sur des probabilités et des statistiques
Fonctionnement de ce système : - comprend le langage naturel - génère une réponse basée sur une immense base de donnée - ne "comprend" pas comme un humain, elle prédit le texte le plus probable (le mot suivant)
Principes
Changement de positionnement : avant il fallait apprendre à « parler » comme une machine (savoir coder), avec l’IA générative c’est la machine qui comprend notre langage naturel.
Ces modèles, comme GPT (Generative Pre-trained Transformer), sont entraînés sur de grandes quantités de données et peuvent générer des réponses, des histoires, des articles, et plus encore, en fonction des prompts qu'ils reçoivent.
Principes
Un prompt en intelligence artificielle (IA) est une instruction ou une entrée fournie à un modèle d'IA pour générer une réponse ou un contenu. Il sert de point de départ pour l'interaction avec le modèle, guidant ainsi la manière dont il va traiter l'information et produire une sortie.
Principes
L'IA générative peut être utilisée dans divers contextes, y compris la création de contenu, la conception artistique, et même comme moteur derrière des agents conversationnels.
Avantages
- Gain de temps : En automatisant certaines tâches, les agents peuvent se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée. - Accessibilité : Ces outils sont souvent conçus pour être intuitifs, ce qui permet à tous les agents, même ceux qui ne sont pas technophiles, de les utiliser facilement. - Innovation : L'IA générative ouvre la porte à de nouvelles idées et approches, stimulant ainsi la créativité au sein des équipes.
Avantages
Usages de l'IA générative en production textuelle : - Synthèse de texte : générer un résumé de document, la synthèse d'une analyse,.. - Génération de contenu : générer des mails, créer des modèles de documents, .. - Extraction de données : extraire des indicateurs sur des rapports, .. - Réponses aux questions : s'entrainer pour un examen, obtenir des conseils,.. - Analyse de texte : analyser les risques d'un projet, identifier des tendances,.. - Traduction : en tenant compte du contexte (ex: un "grand" homme)
Avantages
Usages de l'IA générative en production textuelle : mixer les usages
Source : Mentor.gouv.fr - Découvrir les IA génératives.
Applications possibles
Exemples de cas d’usage selon les services : Communication : rédiger un message, un post réseaux sociaux, un article de newsletter RH : créer une fiche de poste, un argumentaire de recrutement, une FAQ interne Courrier administratif : reformuler, synthétiser, générer une réponse type Techniques : créer un tableau de suivi, synthétiser une réunion, écrire une procédure Général : résumer, traduire, clarifier un contenu complexe
Limites
Il est important de garder à l'esprit que l'IA générative n'est pas sans limites. Les contenus générés peuvent parfois manquer de précision, etre erronés (hallucinations) ou refléter des biais présents dans les données d'origine. De plus, la question de la propriété intellectuelle et de l'utilisation des données doit être abordée avec prudence (RGPD).
Limites
Il est important de ne jamais utiliser des données à caractères personnelles ou confidentielles dans les prompts. En effet dans la majorité des cas, les données saisies dans les prompts vont servir comme données d'entrainement pour améliorer l'agent conversationnel . On ne peut donc pas garantir que ces données ne soient pas récupérées par la suite. Il est donc très fortement recommandé d'encadrer l'utilisation de ces outils dans le cadre professionnel et de former les agents à leurs utilisations.
02 - Des exemples d'IA génératives
Des exemples d'IA génératives
ChatGPT, développé par OpenAI, est l'un des modèles de langage les plus connus et largement utilisés. Il est conçu pour générer des réponses conversationnelles et peut être utilisé dans divers contextes, allant du service client à l'éducation. ChatGPT est capable de comprendre des questions complexes et de fournir des réponses détaillées, ce qui en fait un outil polyvalent.
Des exemples d'IA génératives
GEMINI est un modèle développé par Google, qui intègre des capacités avancées d'analyse de données et de génération de contenu. Il est particulièrement adapté pour des applications nécessitant une compréhension approfondie des contextes complexes, comme la recherche d'informations ou la rédaction de rapports.
Des exemples d'IA génératives
LLAMA (Large Language Model Meta AI) est un modèle de langage développé par Meta (anciennement Facebook). Il est conçu pour être léger tout en offrant des performances compétitives. LLAMA est particulièrement efficace pour des tâches de compréhension et de génération de texte, et il est souvent utilisé dans des applications nécessitant une interaction humaine, comme les chatbots.
Des exemples d'IA génératives
MISTRAL est un modèle de langage open-source, d'une entreprise Française, qui se concentre sur la rapidité et l'efficacité. Il est optimisé pour fonctionner sur des infrastructures variées, ce qui le rend accessible à un large éventail d'utilisateurs. MISTRAL est souvent utilisé pour des applications nécessitant des réponses rapides et précises, comme le service client.
Des exemples d'IA génératives
Claude est un modèle de langage développé par Anthropic. Il se concentre sur la sécurité et l'éthique de l'IA, en intégrant des principes de conception qui visent à minimiser les biais et à promouvoir des interactions respectueuses. Claude est particulièrement adapté pour des applications où la sensibilité et la compréhension des nuances sont essentielles, ce qui le rend utile dans des contextes de communication délicats.
Des exemples d'IA génératives
Deepseek est un modèle de langage développé par Deepseek". Il s'agit d'une IA chinoise dont l'agent conversationnel est publié en Open Source. Ce modèle, aux performances qui seraient comparables, voire supérieures, à celles des leaders américains, se démarque par son faible coût de développement et sa consommation réduite de ressources.
Des exemples d'IA génératives
Des IA dédiés
Albert est une IA « souveraine », développée par l’État français pour accélérer les formalités administratives et apporter des réponses sûres, claires et efficaces aux utilisateurs des services publics. Élaborée depuis juin 2023 par les équipes du DataLab de la Dinum, l’IA française, s’appuie sur des modèles ouverts (open source), spécifiquement entrainés pour répondre aux besoins de l’administration.
Des IA dédiés
09/01/2026 : "Cette expérimentation ne sera pas généralisée sous sa forme actuelle."
La Dinum mentionne à ce titre le "projet Albert Conversation", qui "a évolué vers une version plus puissante baptisée Assistant IA", agent conversationnel qui intègre les modèles de Mistral, expérimenté auprès de 10.000 agents publics des ministères jusqu'à juin 2026.
Des IA dédiés
Lex-IA est un agent conversationnel spécifiquement conçu pour les agents des collectivités territoriales. Il utilise des sources variées, notamment des bases de données administratives, des documents réglementaires et des informations locales, pour fournir des réponses précises et adaptées aux besoins des agents.
Des IA dédiés
Les utilisations possibles de Lex-IA pour un agent : • Assistance dans la rédaction de documents : • Recherche d'informations : "Quelles sont les nouvelles réglementations sur l'urbanisme ?" • Gestion des demandes citoyennes : "Comment faire une demande de subvention ?", • Formation et sensibilisation : "Quels sont les enjeux de la transition énergétique pour notre collectivité ?"
https://lex-ia.fr/
Des IA dédiés
Application dédiée aux marchés publics utilisant l’IA.(Legal, sourcing, marchés, attribution)- Automatisation et précision : Automatisation des processus et amélioration de la précision dans la rédaction et l'évaluation des documents.- Analyse des données : Analyse approfondie des données pour des décisions éclairées.- Optimisation des coûts et délais : Réduction des coûts et accélération des délais de passation des marchés.- Transparence et conformité : Renforcement de la transparence et de la conformité réglementaire.- Collaboration et innovation : Facilitation de la collaboration entre parties prenantes et promotion de l'innovation dans les pratiques de gestion.
Des IA dédiés
Delibia est un outil d’aide à la décision pour les agents et élus des collectivités territoriales qui leur permet de rechercher, analyser et rédiger plus efficacement grâce à une IA et un accès immédiat à près de 2 millions de décisions publiques de plus de 5000 collectivités. Mis au point par des anciens agents territoriaux. En plus des assistants spécialisés créés par Delibia et la communauté des utilisateurs, cet outil permet également de choisir son LLM (grand modèle de langage), ses fonds documentaires et de créer des expériences IA connectées à ses process. Sans coût pour les collectivités de - de 3500 habitants.
https://delibia.fr/
03 - Le prompt
Le prompt
Utilisation du site "www.duckduckgo.com" (test de plusieurs IA genératives, sans création préalable de compte).
Le prompt
Un prompt est une instruction ou une question que l'on donne à un agent conversationnel pour obtenir une réponse. La qualité de la réponse dépend souvent de la clarté et de la précision du prompt.
Le prompt
Pour rédiger un prompt de manière optimale, il est important de prendre en compte plusieurs éléments : • Clarté : Le prompt doit être formulé de manière claire et compréhensible. Évitez les ambiguïtés, les sigles, .. • Contexte : Fournir un contexte peut aider l'IA à mieux comprendre la demande. Par exemple, "tu es un élu d'un conseil municipal d'une commune de 1000 habitants" • Détails : Plus le prompt est détaillé, plus la réponse sera pertinente. Par exemple, "Peux-tu me donner des exemples de projets de développement durable dans notre région ?" est plus efficace que "Parle-moi de développement durable". • Objectif : Indiquez clairement ce que vous attendez de l'IA. Par exemple, "Rédige un email pour informer les citoyens d'une réunion sur la sécurité" en précisant : la réponse doit etre en 3 parties de 5 lignes maximum,... • Explications : Demandez lui d'expliquer et de détailler son raisonnement, la construction de sa réponse.
Le prompt
Les 7 composantes pour un prompt efficace : • Rôle : Qui est censé répondre ? • Objectif : Quel résultat je veux obtenir ? • Mission : Quelle est la tâche précise que je lui confie ? • Contexte : Quel cadre d’usage ? • Contraintes : Aspects à respecter : RGPD, ton neutre, durée, vocabulaire, etc. • Format attendu : Liste, tableau, texte structuré, etc. • Tonalité / Style : Professionnel, clair, accessible, etc.
Exemple : En tant que responsable RH d'une collectivité de 1500 habitants, tu dois présenter aux agents contractuels de la collectivité le nouveau dispositif de télétravail mise en place depuis le 01/09/2025. À partir du document suivant(joint) tu redigeras une fiche explicative à destination de ces agents. Cette fiche devra etre courte (40 lignes maximum), struturée avec des titres et des sous-titres, etre compatible avec la réglementation sur le RGPD (sans données nominatives et confidentielles) et compréhensible par des personnes non spécialistes dans le domaine de la RH. Le ton utilisé sera professionel et bienveillant.
Le prompt
Par exemple :
Le prompt
Améliorations :
04 - Optimiser et affiner ses recherches
Optimiser et affiner ses recherches
1ère étape : l'itération Il est possible d'affiner sa recherche et d'améliorer la réponse proposée par l'IA Générative en apportant des précisions et des demandes supplémentaires : - Reformuler la demande - Ajouter une précision - Ajouter des exemples - Préciser un format - Ajouter des contraintes - Cibler des destinataires - .........
Demande vague
Demande affinée
Optimiser et affiner ses recherches
2ème étape :la décomposition Si la demande initiale est trop large ou bien si la réponse apportée est trop vague, il est possible de découper la demande initiale en plusieurs étapes avant de les soumettre à l'IA Générative. Exemple : "Rédige un rapport sur l'intégration de l'IA Générative dans une collectivité"
Il convient de déterminer plusieurs étapes au préalables : - Dresse une liste des idées clés - Propose un plan clair et détaillé - Rédige la partie 1 - Rédige la partie .. - Rédige la conclusion
Optimiser et affiner ses recherches
Les bons reflexes lors de l'utilisation d'une IA Générative :
Choisir une IA Générative adpatée
Décomposer les tâches
Formuler des prompts clairs et structurés
Respecter le RGPD et la confidentialité
Itérer et ajuster la réponse
Rappels
L'IA Générative n'est qu'un outil !
L'IA est un outil au service de l'humain et non l'inverse !
Le plein potentiel de cet outil ne peut etre atteint sans votre expertise métier !
Utilisons l'IA pour challenger notre pensée, non pas pour la remplacer!
05- Cas pratiques
Cas pratiques
Utilisation de COMPAR IA
https://comparia.beta.gouv.fr/
Cas pratiques
Génération de texte avec Duckduckgo
https://duckduckgo.com
Cas pratiques
Génération d'image avec Vittascience
https://fr.vittascience.com/ia/
Cas pratiques
Bibliothèque de prompts
https://moodle.umontpellier.fr/mod/data/view.php?d=1387&advanced=0&paging&page=2&rid=38644&filter=1&filter=0
Cas pratiques
Génération de document, avec intégration de sources :
https://gamma.app/fr/ai-slides?utm_source=google&utm_medium=search&utm_campaign=23799955602&utm_content=199144164667&utm_term=g%C3%A9n%C3%A9rateur%20de%20diaporama%20ia&utm_id=ge&gad_source=1&gad_campaignid=23799955602
Cas pratiques
Génération de document, avec intégration de sources :
https://notebooklm.google/?hl=fr
06 - Et demain ?
Agent IA
Agent IA : Un agent IA (également appelé "système logiciel autonome" ou "assistant numérique intelligent ") est un programme conçu pour effectuer des tâches et prendre des décisions de manière indépendante afin d’atteindre des objectifs spécifiques.
(génération augmentée de récupération)
LLM
RAG
Capteurs
(interface de programmation d'application)
"World Models" vs "LLM"
10/03/2026 : Yann LeCun, l’un des pionniers mondiaux de l’intelligence artificielle, lance officiellement sa startup : AMI Labs (Advanced Machine Intelligence). Il developpe les "World Models": "la prochaine génération de modèles d’IA capables d’automatiser des tâches complexes en observant et en modélisant le monde".
RAG
"World Models" vs "LLM"
Decouverte du monde par observation et expérience : - Principe de "cause/conséquence" - Apprentissage à partir d'images et de vidéos - Possibilité d'intégrer des capteurs audios/vidéos/tactiles - Capable de réaliser des tâches pour lesquelles elles n'ont pas été entraînées spécifiquement - Utilisation de l'IA Prédictive
RAG
Neo (robot humanoïde de la société "1X Technologies")
07- Questions diverses
MERCI
IA Générative - Présentation v3
guillaume.micq
Created on May 4, 2026
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Pastel Color Presentation
View
Visual Presentation
View
Relaxing Presentation
View
Modern Presentation
View
Colorful Presentation
View
Modular Structure Presentation
View
Chromatic Presentation
Explore all templates
Transcript
IA Générative : présentation
Sensibilisation
Sommaire
Des exemples d'IA génératives
Le prompt
Principes
Et demain ?
Cas pratiques
Opimiser et affiner ses recherches
Questions diverses
01 - Principes
Principes
L'IA générative désigne des systèmes capables de créer du contenu nouveau à partir de données existantes. Cela peut inclure des textes, des images, de la musique, et même des vidéos. Les IA génératives utilisent des programmes informatiques (Algorithmes) basés sur des probabilités et des statistiques
Fonctionnement de ce système : - comprend le langage naturel - génère une réponse basée sur une immense base de donnée - ne "comprend" pas comme un humain, elle prédit le texte le plus probable (le mot suivant)
Principes
Changement de positionnement : avant il fallait apprendre à « parler » comme une machine (savoir coder), avec l’IA générative c’est la machine qui comprend notre langage naturel.
Ces modèles, comme GPT (Generative Pre-trained Transformer), sont entraînés sur de grandes quantités de données et peuvent générer des réponses, des histoires, des articles, et plus encore, en fonction des prompts qu'ils reçoivent.
Principes
Un prompt en intelligence artificielle (IA) est une instruction ou une entrée fournie à un modèle d'IA pour générer une réponse ou un contenu. Il sert de point de départ pour l'interaction avec le modèle, guidant ainsi la manière dont il va traiter l'information et produire une sortie.
Principes
L'IA générative peut être utilisée dans divers contextes, y compris la création de contenu, la conception artistique, et même comme moteur derrière des agents conversationnels.
Avantages
- Gain de temps : En automatisant certaines tâches, les agents peuvent se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée. - Accessibilité : Ces outils sont souvent conçus pour être intuitifs, ce qui permet à tous les agents, même ceux qui ne sont pas technophiles, de les utiliser facilement. - Innovation : L'IA générative ouvre la porte à de nouvelles idées et approches, stimulant ainsi la créativité au sein des équipes.
Avantages
Usages de l'IA générative en production textuelle : - Synthèse de texte : générer un résumé de document, la synthèse d'une analyse,.. - Génération de contenu : générer des mails, créer des modèles de documents, .. - Extraction de données : extraire des indicateurs sur des rapports, .. - Réponses aux questions : s'entrainer pour un examen, obtenir des conseils,.. - Analyse de texte : analyser les risques d'un projet, identifier des tendances,.. - Traduction : en tenant compte du contexte (ex: un "grand" homme)
Avantages
Usages de l'IA générative en production textuelle : mixer les usages
Source : Mentor.gouv.fr - Découvrir les IA génératives.
Applications possibles
Exemples de cas d’usage selon les services : Communication : rédiger un message, un post réseaux sociaux, un article de newsletter RH : créer une fiche de poste, un argumentaire de recrutement, une FAQ interne Courrier administratif : reformuler, synthétiser, générer une réponse type Techniques : créer un tableau de suivi, synthétiser une réunion, écrire une procédure Général : résumer, traduire, clarifier un contenu complexe
Limites
Il est important de garder à l'esprit que l'IA générative n'est pas sans limites. Les contenus générés peuvent parfois manquer de précision, etre erronés (hallucinations) ou refléter des biais présents dans les données d'origine. De plus, la question de la propriété intellectuelle et de l'utilisation des données doit être abordée avec prudence (RGPD).
Limites
Il est important de ne jamais utiliser des données à caractères personnelles ou confidentielles dans les prompts. En effet dans la majorité des cas, les données saisies dans les prompts vont servir comme données d'entrainement pour améliorer l'agent conversationnel . On ne peut donc pas garantir que ces données ne soient pas récupérées par la suite. Il est donc très fortement recommandé d'encadrer l'utilisation de ces outils dans le cadre professionnel et de former les agents à leurs utilisations.
02 - Des exemples d'IA génératives
Des exemples d'IA génératives
ChatGPT, développé par OpenAI, est l'un des modèles de langage les plus connus et largement utilisés. Il est conçu pour générer des réponses conversationnelles et peut être utilisé dans divers contextes, allant du service client à l'éducation. ChatGPT est capable de comprendre des questions complexes et de fournir des réponses détaillées, ce qui en fait un outil polyvalent.
Des exemples d'IA génératives
GEMINI est un modèle développé par Google, qui intègre des capacités avancées d'analyse de données et de génération de contenu. Il est particulièrement adapté pour des applications nécessitant une compréhension approfondie des contextes complexes, comme la recherche d'informations ou la rédaction de rapports.
Des exemples d'IA génératives
LLAMA (Large Language Model Meta AI) est un modèle de langage développé par Meta (anciennement Facebook). Il est conçu pour être léger tout en offrant des performances compétitives. LLAMA est particulièrement efficace pour des tâches de compréhension et de génération de texte, et il est souvent utilisé dans des applications nécessitant une interaction humaine, comme les chatbots.
Des exemples d'IA génératives
MISTRAL est un modèle de langage open-source, d'une entreprise Française, qui se concentre sur la rapidité et l'efficacité. Il est optimisé pour fonctionner sur des infrastructures variées, ce qui le rend accessible à un large éventail d'utilisateurs. MISTRAL est souvent utilisé pour des applications nécessitant des réponses rapides et précises, comme le service client.
Des exemples d'IA génératives
Claude est un modèle de langage développé par Anthropic. Il se concentre sur la sécurité et l'éthique de l'IA, en intégrant des principes de conception qui visent à minimiser les biais et à promouvoir des interactions respectueuses. Claude est particulièrement adapté pour des applications où la sensibilité et la compréhension des nuances sont essentielles, ce qui le rend utile dans des contextes de communication délicats.
Des exemples d'IA génératives
Deepseek est un modèle de langage développé par Deepseek". Il s'agit d'une IA chinoise dont l'agent conversationnel est publié en Open Source. Ce modèle, aux performances qui seraient comparables, voire supérieures, à celles des leaders américains, se démarque par son faible coût de développement et sa consommation réduite de ressources.
Des exemples d'IA génératives
Des IA dédiés
Albert est une IA « souveraine », développée par l’État français pour accélérer les formalités administratives et apporter des réponses sûres, claires et efficaces aux utilisateurs des services publics. Élaborée depuis juin 2023 par les équipes du DataLab de la Dinum, l’IA française, s’appuie sur des modèles ouverts (open source), spécifiquement entrainés pour répondre aux besoins de l’administration.
Des IA dédiés
09/01/2026 : "Cette expérimentation ne sera pas généralisée sous sa forme actuelle."
La Dinum mentionne à ce titre le "projet Albert Conversation", qui "a évolué vers une version plus puissante baptisée Assistant IA", agent conversationnel qui intègre les modèles de Mistral, expérimenté auprès de 10.000 agents publics des ministères jusqu'à juin 2026.
Des IA dédiés
Lex-IA est un agent conversationnel spécifiquement conçu pour les agents des collectivités territoriales. Il utilise des sources variées, notamment des bases de données administratives, des documents réglementaires et des informations locales, pour fournir des réponses précises et adaptées aux besoins des agents.
Des IA dédiés
Les utilisations possibles de Lex-IA pour un agent : • Assistance dans la rédaction de documents : • Recherche d'informations : "Quelles sont les nouvelles réglementations sur l'urbanisme ?" • Gestion des demandes citoyennes : "Comment faire une demande de subvention ?", • Formation et sensibilisation : "Quels sont les enjeux de la transition énergétique pour notre collectivité ?"
https://lex-ia.fr/
Des IA dédiés
Application dédiée aux marchés publics utilisant l’IA.(Legal, sourcing, marchés, attribution)- Automatisation et précision : Automatisation des processus et amélioration de la précision dans la rédaction et l'évaluation des documents.- Analyse des données : Analyse approfondie des données pour des décisions éclairées.- Optimisation des coûts et délais : Réduction des coûts et accélération des délais de passation des marchés.- Transparence et conformité : Renforcement de la transparence et de la conformité réglementaire.- Collaboration et innovation : Facilitation de la collaboration entre parties prenantes et promotion de l'innovation dans les pratiques de gestion.
Des IA dédiés
Delibia est un outil d’aide à la décision pour les agents et élus des collectivités territoriales qui leur permet de rechercher, analyser et rédiger plus efficacement grâce à une IA et un accès immédiat à près de 2 millions de décisions publiques de plus de 5000 collectivités. Mis au point par des anciens agents territoriaux. En plus des assistants spécialisés créés par Delibia et la communauté des utilisateurs, cet outil permet également de choisir son LLM (grand modèle de langage), ses fonds documentaires et de créer des expériences IA connectées à ses process. Sans coût pour les collectivités de - de 3500 habitants.
https://delibia.fr/
03 - Le prompt
Le prompt
Utilisation du site "www.duckduckgo.com" (test de plusieurs IA genératives, sans création préalable de compte).
Le prompt
Un prompt est une instruction ou une question que l'on donne à un agent conversationnel pour obtenir une réponse. La qualité de la réponse dépend souvent de la clarté et de la précision du prompt.
Le prompt
Pour rédiger un prompt de manière optimale, il est important de prendre en compte plusieurs éléments : • Clarté : Le prompt doit être formulé de manière claire et compréhensible. Évitez les ambiguïtés, les sigles, .. • Contexte : Fournir un contexte peut aider l'IA à mieux comprendre la demande. Par exemple, "tu es un élu d'un conseil municipal d'une commune de 1000 habitants" • Détails : Plus le prompt est détaillé, plus la réponse sera pertinente. Par exemple, "Peux-tu me donner des exemples de projets de développement durable dans notre région ?" est plus efficace que "Parle-moi de développement durable". • Objectif : Indiquez clairement ce que vous attendez de l'IA. Par exemple, "Rédige un email pour informer les citoyens d'une réunion sur la sécurité" en précisant : la réponse doit etre en 3 parties de 5 lignes maximum,... • Explications : Demandez lui d'expliquer et de détailler son raisonnement, la construction de sa réponse.
Le prompt
Les 7 composantes pour un prompt efficace : • Rôle : Qui est censé répondre ? • Objectif : Quel résultat je veux obtenir ? • Mission : Quelle est la tâche précise que je lui confie ? • Contexte : Quel cadre d’usage ? • Contraintes : Aspects à respecter : RGPD, ton neutre, durée, vocabulaire, etc. • Format attendu : Liste, tableau, texte structuré, etc. • Tonalité / Style : Professionnel, clair, accessible, etc.
Exemple : En tant que responsable RH d'une collectivité de 1500 habitants, tu dois présenter aux agents contractuels de la collectivité le nouveau dispositif de télétravail mise en place depuis le 01/09/2025. À partir du document suivant(joint) tu redigeras une fiche explicative à destination de ces agents. Cette fiche devra etre courte (40 lignes maximum), struturée avec des titres et des sous-titres, etre compatible avec la réglementation sur le RGPD (sans données nominatives et confidentielles) et compréhensible par des personnes non spécialistes dans le domaine de la RH. Le ton utilisé sera professionel et bienveillant.
Le prompt
Par exemple :
Le prompt
Améliorations :
04 - Optimiser et affiner ses recherches
Optimiser et affiner ses recherches
1ère étape : l'itération Il est possible d'affiner sa recherche et d'améliorer la réponse proposée par l'IA Générative en apportant des précisions et des demandes supplémentaires : - Reformuler la demande - Ajouter une précision - Ajouter des exemples - Préciser un format - Ajouter des contraintes - Cibler des destinataires - .........
Demande vague
Demande affinée
Optimiser et affiner ses recherches
2ème étape :la décomposition Si la demande initiale est trop large ou bien si la réponse apportée est trop vague, il est possible de découper la demande initiale en plusieurs étapes avant de les soumettre à l'IA Générative. Exemple : "Rédige un rapport sur l'intégration de l'IA Générative dans une collectivité"
Il convient de déterminer plusieurs étapes au préalables : - Dresse une liste des idées clés - Propose un plan clair et détaillé - Rédige la partie 1 - Rédige la partie .. - Rédige la conclusion
Optimiser et affiner ses recherches
Les bons reflexes lors de l'utilisation d'une IA Générative :
Choisir une IA Générative adpatée
Décomposer les tâches
Formuler des prompts clairs et structurés
Respecter le RGPD et la confidentialité
Itérer et ajuster la réponse
Rappels
L'IA Générative n'est qu'un outil !
L'IA est un outil au service de l'humain et non l'inverse !
Le plein potentiel de cet outil ne peut etre atteint sans votre expertise métier !
Utilisons l'IA pour challenger notre pensée, non pas pour la remplacer!
05- Cas pratiques
Cas pratiques
Utilisation de COMPAR IA
https://comparia.beta.gouv.fr/
Cas pratiques
Génération de texte avec Duckduckgo
https://duckduckgo.com
Cas pratiques
Génération d'image avec Vittascience
https://fr.vittascience.com/ia/
Cas pratiques
Bibliothèque de prompts
https://moodle.umontpellier.fr/mod/data/view.php?d=1387&advanced=0&paging&page=2&rid=38644&filter=1&filter=0
Cas pratiques
Génération de document, avec intégration de sources :
https://gamma.app/fr/ai-slides?utm_source=google&utm_medium=search&utm_campaign=23799955602&utm_content=199144164667&utm_term=g%C3%A9n%C3%A9rateur%20de%20diaporama%20ia&utm_id=ge&gad_source=1&gad_campaignid=23799955602
Cas pratiques
Génération de document, avec intégration de sources :
https://notebooklm.google/?hl=fr
06 - Et demain ?
Agent IA
Agent IA : Un agent IA (également appelé "système logiciel autonome" ou "assistant numérique intelligent ") est un programme conçu pour effectuer des tâches et prendre des décisions de manière indépendante afin d’atteindre des objectifs spécifiques.
(génération augmentée de récupération)
LLM
RAG
Capteurs
(interface de programmation d'application)
"World Models" vs "LLM"
10/03/2026 : Yann LeCun, l’un des pionniers mondiaux de l’intelligence artificielle, lance officiellement sa startup : AMI Labs (Advanced Machine Intelligence). Il developpe les "World Models": "la prochaine génération de modèles d’IA capables d’automatiser des tâches complexes en observant et en modélisant le monde".
RAG
"World Models" vs "LLM"
Decouverte du monde par observation et expérience : - Principe de "cause/conséquence" - Apprentissage à partir d'images et de vidéos - Possibilité d'intégrer des capteurs audios/vidéos/tactiles - Capable de réaliser des tâches pour lesquelles elles n'ont pas été entraînées spécifiquement - Utilisation de l'IA Prédictive
RAG
Neo (robot humanoïde de la société "1X Technologies")
07- Questions diverses
MERCI