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Du besoin brut au cahier des charges
Transformer une demande floue (« il faudrait former les équipes à X ») en analyse de besoin structurée, puis en cahier des charges exploitable. Les fondamentaux du prompting passent en contrebande : structure, contexte, itération.
Intro (15 min)
C'est quoi l'IA générative ? Fondamentaux et mise à niveau pour tous, puis la méthode ACTIF (Action, Contexte, Tonalité, Identité, Format) et le rôle d'une méthode de prompt contre les hallucinations.
Démonstrations (20 min)
Trois démonstrations en direct :
- Rédiger le cahier des charges à partir d'une trame existante et de la méthode ACTIF, sur ChatGPT, Gemini ou Claude.
- Capter le besoin avec un outil de prise de notes assisté par IA : notes de réunion d'un rendez-vous commanditaire, synthèse du besoin, questions réflexives.
- L'étape d'après : un agent conversationnel qui capte la parole du terrain et la traduit en besoins de compétences.
Les repères
Comprendre ce qui se passe dans la machine, pour arrêter de subir ses réponses :
- L'IA n'est pas née avec ChatGPT : 70 ans de recherche, de 1956 aux Transformers de 2017, jusqu'à l'ouverture au grand public en 2022.
- Ce qu'il y a dans la boîte noire : des fonctions mathématiques et des données d'entraînement. Une fois le modèle entraîné, vos prompts ne le réentraînent pas.
- Ce qui se passe quand vous envoyez un prompt : votre texte est découpé en tokens, chaque token devient un vecteur, le modèle calcule le mot suivant le plus probable, puis recommence.
- L'hallucination est une réponse fausse mais calculatoirement correcte. Deux leviers pour la faire baisser : bien prompter avec la méthode ACTIF, et fournir ses propres documents fiables.
- Moteur de recherche et moteur de réponse ne sont pas la même chose : l'un vous donne des sources à arbitrer, l'autre une réponse fluide, assurée, parfois inventée.
Trois effets à connaître
Les trois réflexes qui changent le rapport à l'outil :
- L'effet Laurent Delahousse : un résultat spectaculaire est toujours le signe d'un travail humain en amont, celui qu'on ne montre jamais.
- L'effet Escoffier : découper la tâche en micro-tâches, puis se demander pour chacune si l'IA sait le faire, et si l'on veut le lui déléguer.
- L'effet Lego : il n'existe pas de notice pour un outil dont la réponse dépend de votre façon de formuler. Itérer n'est pas un aveu d'échec, c'est le mode d'emploi.
Panorama des familles d'outils
On ne retient pas 50 outils, une famille par usage :
- Text to text : concevoir, rédiger, reformuler, analyser. 90 % des usages réels.
- Speech to text : transcrire une réunion, un témoignage.
- Text to image : schématiser un processus, illustrer une notion.
- Text to speech : voix off e-learning, capsule audio.
- Text to video et image to video : capsule courte, avatar, animation d'un visuel existant.
- Text to code : créer un outil d'animation sans écrire de code.
Exercice fil rouge
Avec l'aide de l'IA et la méthode ACTIF en fil rouge, questionner une demande de formation reçue pour affiner le besoin. Une page maximum : contexte, problème réel, public, objectifs opérationnels, indicateurs de réussite, contraintes.
Défi fun
La demande la plus floue du monde : formuler en une seule phrase la demande de formation la plus vide de sens possible.
- 1.Écrire la phrase qu'un commanditaire pourrait dire au détour d'un couloir.
- 2.La tester : si on peut en déduire un objectif, un public ou une durée, c'est trop précis.
- 3.Une seule phrase, aucun chiffre, aucun verbe d'action.
Rendu : Une phrase. · Le Prix du Flou Artistique