Cas pratiques et ateliers collaboratifs (Mise en situation finale)
Consolidez vos acquis via des ateliers collaboratifs : choix d’outils, conception de workflows et pilotage d’un projet IA complet pour un déploiement réussi.
Objectifs pédagogiques
Ce dernier module consolide les acquis en plongeant les participants dans des cas d’utilisation complets de l’IA générative. À l’issue de ce module, ils auront : - Mobilisé de façon transverse les connaissances et compétences vues précédemment (choix d’outil, écriture de prompt, intégration dans un processus, vigilance éthique) pour résoudre un problème concret. - Travaillé en équipe pour élaborer une solution impliquant l’IA générative, renforçant ainsi leurs compétences de collaboration et de communication autour de projets d’IA. - Pris du recul sur la manière d’implémenter un projet d’IA générative en entreprise, en considérant à la fois les aspects techniques, organisationnels et éthiques.
Prérequis
Tous les modules précédents idéalement, ou au minimum les modules 1, 2, 3 et 6 (maîtrise des bases, des outils et conscience des enjeux).
Format & méthodes pédagogiques
Atelier de résolution de cas en sous-groupes, de préférence en présentiel (pour faciliter la dynamique de groupe), ou en distanciel avec des salles virtuelles dédiées et un outil collaboratif (Google Docs, Miro) pour chaque équipe. - Le formateur propose un ou plusieurs scénarios métiers réalistes où l’IA générative pourrait apporter une valeur ajoutée. Par exemple : « L’entreprise X souhaite automatiser partiellement son support client niveau 1 d’ici 6 mois » ou « Le service marketing de Y doit produire 100 visuels promotionnels personnalisés pour une campagne multi-pays », ou encore l’étude d’un cas existant d’une entreprise ayant implémenté l’IA (s’il y a des participants de différentes fonctions, on peut proposer plusieurs scénarios et laisser chaque groupe choisir celui qui l’inspire). - Les participants se regroupent (4-5 personnes par équipe) et disposent d’environ 1h30 pour concevoir une solution. Cela inclut : définir le ou les outils d’IA à utiliser et pourquoi, planifier comment ils s’intégreraient au workflow actuel, répartir les rôles entre l’IA et les humains, élaborer un rapide prototype ou au moins une démonstration conceptuelle (par ex. rédiger quelques prompts que l’IA traiterait et montrer les réponses obtenues en guise de preuve de concept). Ils doivent aussi adresser les questions de faisabilité et d’éthique (par ex. “quelles données va-t-on fournir à l’IA et sont-elles sensibles ?”). Le formateur circule entre les groupes pour les coacher, apporter des précisions contextuelles si nécessaire, et s’assurer que chaque équipe pense bien à couvrir tous les angles (technique, humain, éthique). - Restitution (30 min) : chaque groupe présente son cas et sa solution pendant ~5-7 minutes (présentation orale appuyée éventuellement d’une courte diapo ou d’une démonstration en direct avec un outil d’IA). S’ensuit une session de questions-réponses entre les groupes, simulant un comité de direction évaluant le projet : les autres participants et le formateur posent des questions (sur les choix d’outil, les risques, le ROI attendu, etc.). Cette mise en situation finale permet de traiter l’IA générative comme un projet professionnel à défendre.
Modalités d'évaluation
Évaluation par le formateur : basée sur la présentation finale et la solution proposée. Une grille d’évaluation peut porter sur : la pertinence de la solution (l’IA est-elle bien exploitée pour répondre au problème ?), la créativité, la prise en compte des enjeux éthiques, la clarté de la présentation. Évaluation entre pairs : on peut faire voter les participants (de manière anonyme via un outil en ligne) pour la proposition la plus convaincante ou le projet le plus innovant, afin de stimuler l’émulation positive. Auto-évaluation : chaque groupe, après la session de Q/R, fait un bref bilan de ce qu’il aurait pu améliorer. Chaque participant est invité à partager une chose apprise pendant l’atelier qu’il réutilisera dans son contexte de travail. En complément, si une certification interne ou un badge de formation est prévu, ce cas pratique peut faire office de preuve d’aptitude : les travaux produits et la participation active démontrent la compétence à mener un mini-projet d’IA générative de bout en bout.