Cas pratiques et ateliers collaboratifs (Mise en situation finale)

Ce dernier module consolide les acquis en plongeant les participants dans des cas d’utilisation complets de l’IA générative. À l’issue du module, ils auront : - Mobilisé de façon transverse les compétences vues précédemment (choix d’outil, écriture de prompts, intégration dans un processus, vigilance éthique) pour résoudre un problème concret. - Travaillé en équipe à une solution impliquant l’IA générative, renforçant leurs compétences de collaboration et de communication autour de projets d’IA. - Pris du recul sur l’implémentation d’un projet d’IA générative en entreprise, sous ses aspects techniques, organisationnels et éthiques.

Tous les modules précédents idéalement, ou au minimum les modules 1, 2, 3 et 6 (maîtrise des bases, des outils et conscience des enjeux).

Atelier de résolution de cas en sous-groupes, de préférence en présentiel (pour la dynamique de groupe), ou à distance avec salles virtuelles et un outil collaboratif par équipe (Google Docs, Miro). - Le formateur propose des scénarios métiers réalistes : « automatiser partiellement le support client niveau 1 d’ici 6 mois », « produire 100 visuels promotionnels personnalisés pour une campagne multi-pays », ou l’étude d’un cas réel d’entreprise. Plusieurs scénarios peuvent être proposés selon les fonctions représentées, chaque groupe choisissant le sien. - En équipes de 4-5, les participants disposent d’environ 1 h 30 pour concevoir une solution : outils d’IA retenus et justification, intégration au workflow actuel, répartition des rôles humain/IA, preuve de concept rapide (prompts testés et réponses obtenues), sans oublier la faisabilité et l’éthique (« quelles données fournit-on à l’IA, sont-elles sensibles ? »). Le formateur coache chaque groupe et vérifie que tous les angles sont couverts (technique, humain, éthique). - Restitution (30 min) : chaque groupe présente sa solution en 5-7 minutes (avec diapo ou démonstration en direct), puis répond aux questions des autres participants et du formateur, comme devant un comité de direction (choix d’outils, risques, retour sur investissement attendu). L’IA générative est ainsi traitée comme un projet professionnel à défendre.

Évaluation par le formateur sur la présentation finale et la solution proposée, à l’aide d’une grille : pertinence (l’IA est-elle bien exploitée pour répondre au problème ?), créativité, prise en compte des enjeux éthiques, clarté de la présentation. Évaluation entre pairs : vote anonyme en ligne pour la proposition la plus convaincante ou le projet le plus innovant, afin de stimuler l’émulation. Auto-évaluation : bref bilan de chaque groupe après les questions-réponses ; chaque participant partage une chose apprise qu’il réutilisera dans son contexte de travail. Si une certification interne ou un badge de formation est prévu, ce cas pratique fait office de preuve d’aptitude à mener un mini-projet d’IA générative de bout en bout.