Formation professionnelle

Utiliser l'IA au quotidien
et l'intégrer à son activité

Préambule, usages concrets, vérification, automatisation

Public : salariés non-techniques & indépendants — Fil rouge : Le Chat (Mistral AI)

Sommaire

Plan de la formation

Navigation : flèches pour avancer, flèche du bas pour entrer dans un chapitre, Échap pour la vue d'ensemble, S pour les notes formateur.

Préambule

Les erreurs à ne pas faire avec l'IA

Le seul passage de cette formation qui n'est pas optionnel.

  • Construit à partir des ressources de la CNIL (Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés).
  • Objectif : des réflexes concrets, pas un cours de droit.
  • Dix erreurs fréquentes et coûteuses, chacune avec le bon réflexe associé.

Le principe qui résume tout

« Une IA générative produit du texte plausible —
ce n'est ni un outil de vérification des faits,
ni un outil de décision. »

Erreur 1 / 10

Coller des données confidentielles dans un chat IA grand public

L'erreur — copier un contrat client, un dossier RH ou des données financières dans un assistant IA pour le résumer.
Le bon réflexe — anonymiser les informations sensibles avant transmission, ou utiliser un outil validé par l'entreprise pour ce type de données.

Principe RGPD de minimisation des données : on ne transmet que ce qui est nécessaire.

Erreur 2 / 10

Croire que l'IA est neutre ou objective

L'erreur — penser qu'une réponse IA est plus fiable qu'un avis humain "parce que ça vient d'une machine".
Le bon réflexe — garder un œil critique, surtout sur tout contenu touchant à des profils de personnes (recrutement, évaluation, notation).
Erreur 3 / 10

Faire confiance aveuglément à une réponse

L'erreur — copier une réponse IA sans la vérifier parce qu'elle est écrite avec assurance.
Le bon réflexe — vérifier systématiquement chiffres, noms propres, dates et affirmations factuelles avant réutilisation.

C'est le phénomène d'hallucination — une information inventée présentée avec la même assurance qu'une information exacte. Détaillé au Chapitre 6.

Erreur 4 / 10

Laisser l'IA prendre seule une décision qui affecte une personne

L'erreur — automatiser entièrement une décision à fort impact (candidature, crédit, évaluation) sans intervention humaine.
Le bon réflexe — l'IA prépare et suggère, une personne examine et valide la décision finale.

Article 22 du RGPD : droit de ne pas être soumis à une décision exclusivement automatisée à effet significatif. Ce n'est pas une option.

Erreur 5 / 10

Réutiliser des données personnelles sans base légale

L'erreur — reprendre une base clients ou salariés collectée pour un autre usage et la transmettre à une IA pour un usage différent.
Le bon réflexe — se demander si la donnée a été collectée pour cet usage précis ; dans le doute, consulter le référent RGPD/DPO.
Erreur 6 / 10

Confondre données « anonymisées » et données réellement anonymes

L'erreur — croire qu'un contenu "synthétique" ou pseudonymisé ne permet plus d'identifier personne.
Le bon réflexe — ne pas relâcher la vigilance sur des données seulement parce qu'un outil les qualifie d'« anonymisées ».
Erreur 7 / 10

Publier un contenu généré par IA sans relecture humaine

L'erreur — diffuser directement un texte, une image ou une vidéo IA sans passage humain.
Le bon réflexe — aucun contenu IA destiné à un tiers ne part sans relecture, même quand il "a l'air" très bien écrit.

Enjeu renforcé par la question des hypertrucages (deepfakes) et de la désinformation.

Erreur 8 / 10

Déployer un outil IA en entreprise sans se poser la question de la conformité

L'erreur — adopter un assistant IA pour toute une équipe sans vérifier ce qu'il fait des données saisies.
Le bon réflexe — vérifier les conditions d'utilisation, informer les personnes concernées, consulter le référent RGPD avant un déploiement à l'échelle.
Erreur 9 / 10

Ignorer les risques de sécurité propres à l'IA

L'erreur — considérer qu'un outil IA est aussi sûr qu'un logiciel bureautique classique.
Le bon réflexe — appliquer aux outils IA la même prudence qu'à tout logiciel qui manipule des données sensibles.
Erreur 10 / 10

Considérer que le sujet est réglé une fois pour toutes

L'erreur — penser qu'il suffit d'avoir lu ce préambule une fois pour être à jour durablement.
Le bon réflexe — le cadre évolue vite ; le Chapitre 9 propose des pistes de veille pour rester à jour.

Ce qu'il faut retenir avant de continuer

RéflexeEn une phrase
MinimiserJe ne transmets que les données nécessaires, jamais du confidentiel par défaut
VérifierJe ne publie ni ne réutilise rien sans relecture humaine
SuperviserAucune décision à fort impact sur une personne ne repose uniquement sur l'IA
Rester à jourLe cadre évolue, ma vigilance doit évoluer avec lui

Sources : cnil.fr (définition IA, mise en conformité, glossaire) et linc.cnil.fr (dossier Intelligence artificielle).

Chapitre 0

Avant de commencer

Poser le vocabulaire commun avant de manipuler un assistant IA.

C'est quoi, une IA générative ?

La CNIL définit l'IA comme « un procédé logique et automatisé reposant généralement sur un algorithme et en mesure de réaliser des tâches bien définies ».
  • Une IA générative est entraînée sur d'immenses quantités de texte.
  • Elle prédit, mot après mot, la suite la plus plausible d'une réponse.
  • Elle ne consulte pas internet en temps réel par défaut et ne "comprend" pas au sens humain.

Ce que couvre cette formation — et ce qu'elle ne couvre pas

Couvre

Usage quotidien (rédiger, synthétiser, structurer), vérification systématique, automatisation d'une tâche récurrente.

Ne couvre pas

La programmation, l'entraînement de modèles, un outil unique imposé.

Fil rouge visuel : Le Chat (Mistral AI) — tout fonctionne identiquement avec Claude, ChatGPT ou Gemini.

Le principe qui traverse toute la formation

« L'IA assiste, l'humain valide. »

Ce principe revient à chaque chapitre pratique sous une forme concrète.

Pourquoi Le Chat (Mistral AI) comme fil rouge ?

  • Mistral AI : entreprise française fondée en 2023.
  • Repère pédagogique constant, pas un jugement de qualité.
  • Permet d'introduire tôt la question de la souveraineté des données, reprise au Chapitre 7.

Vocabulaire de base

TermeDéfinition simple
PromptLa demande écrite à l'IA, en langage courant
Conversation / contexteL'ensemble des messages échangés dans un même fil
HallucinationUne information inventée, présentée avec assurance
ModèleLe "moteur" derrière l'assistant (ex. Mistral Large pour Le Chat)

Ce dont vous aurez besoin

  • Un compte gratuit sur Le Chat, Claude ou ChatGPT.
  • Un cas réel de votre quotidien professionnel (email, document à résumer) — chaque chapitre pratique s'applique à votre propre travail.
Chapitre 1 · Identifier

Se repérer dans un assistant IA

Objectif : retrouver en quelques secondes où écrire, où retrouver un historique, comment joindre un document.

Anatomie d'une interface d'assistant IA

  • Une zone de saisie en bas de l'écran
  • Une zone de conversation au centre, dans l'ordre chronologique
  • Un historique des conversations passées, sur le côté
  • Un bouton pour joindre un fichier près de la saisie
  • Un sélecteur de modèle, parfois discret

Conversation et contexte

Dans un même fil, l'IA "se souvient" de tout ce qui a été dit plus haut : vous pouvez demander de reformuler ou corriger sans tout réexpliquer.
Une nouvelle conversation repart de zéro — sauf mémoire persistante explicite (à vérifier, et à désactiver si besoin).

Tâche complexe → rester dans le même fil. Tâche sans rapport → nouvelle conversation.

Joindre un fichier

  • PDF, Word, image, tableur — directement dans la conversation.
  • Utile pour résumer, analyser, extraire une information (Chapitre 4).
Rappel préambule — vérifiez qu'aucune donnée confidentielle n'est transmise sans nécessité avant de joindre un document.

Le Chat, Claude, ChatGPT : comparaison rapide

Le ChatClaudeChatGPT
HistoriqueMenu latéralMenu latéralMenu latéral
Joindre un fichierIcône +Icône +Icône trombone/+
OrigineFranceÉtats-UnisÉtats-Unis

L'emplacement exact des boutons évolue avec les mises à jour — la logique, elle, reste stable.

Exercice

À faire maintenant

  1. Ouvrez une nouvelle conversation dans votre assistant.
  2. Posez une question simple sur votre métier.
  3. Posez une question de suivi qui s'appuie sur la réponse précédente.
  4. Ouvrez une nouvelle conversation et vérifiez que le sujet précédent n'est plus "connu".
Chapitre 2 · Formuler

Bien formuler une demande

Anatomie d'un bon prompt.

Pourquoi la qualité de la demande change tout

« Plus vous cadrez,
moins vous corrigez après. »

Les quatre ingrédients d'une bonne demande

  1. Le contexte — qui vous êtes, la situation, le destinataire
  2. La tâche précise — ce que vous voulez concrètement
  3. Le format attendu — longueur, ton, structure
  4. Un exemple si utile — modèle à suivre ou à éviter

Avant / après

Vague — "Écris-moi un email pour un client."
Cadré — "Je suis consultant indépendant. J'écris à Mme Dubois (dirigeante d'une PME) pour annoncer un retard de deux jours sur un rapport, sans donner l'impression de négligence. Ton professionnel mais pas trop formel, 5 phrases maximum."

Erreurs fréquentes à éviter

  • La demande sans contexte métier — l'IA ne connaît pas vos codes internes.
  • Le "tout en une fois" — préférer avancer par étapes (plan, puis chaque partie).
  • S'arrêter à la première réponse — c'est un point de départ, pas un rendu final.

Itérer plutôt que recommencer

"Trop long, réduis de moitié." "Le ton est trop familier, rends-le plus formel." "Reprends la même structure mais remplace l'exemple par un cas plus concret."

Même logique qu'un brouillon annoté renvoyé pour correction — sauf que ça prend quelques secondes.

Exercice

À faire maintenant

Réécrivez ces trois demandes vagues avec les quatre ingrédients, à partir d'un cas réel :
  1. "Résume ce document."
  2. "Fais-moi un plan de présentation."
  3. "Aide-moi à répondre à ce mail."
Testez une version réécrite et comparez au résultat obtenu avec la version vague.
Chapitre 3 · Réaliser

Rédiger un email professionnel

Premier cas d'usage complet.

Cadrer trois choses avant de solliciter l'IA

Destinataire

Collègue, client, fournisseur, hiérarchie — le registre change du tout au tout.

Ton

Formel, cordial, ferme, dans l'urgence — à préciser explicitement.

Objectif

Informer, s'excuser, relancer, négocier — un seul objectif clair par email.

Étape par étape

  1. Formuler la demande initiale avec destinataire, ton, objectif et faits nécessaires
  2. Lire le brouillon : est-ce que ça correspond aux faits, est-ce que ça sonne comme moi ?
  3. Itérer sur ce qui ne convient pas
  4. Retravailler à la main les phrases clés (accroche, formule de clôture)

Le piège du ton générique

Formulations trop lisses, tournures répétitives, enthousiasme un peu forcé : "le style ChatGPT" devient vite reconnaissable si le texte n'est jamais retouché.

Le réflexe : relire à voix haute. Si une phrase ne sonne pas comme vous, reformulez-la vous-même.

Exemple concret

"Je suis chef de projet. J'écris à un fournisseur (M. Nasser) pour signaler que la livraison prévue le 14 a deux jours de retard de son côté, ce qui met en risque notre échéance client du 20. Ton ferme mais courtois, on garde une bonne relation commerciale. 5 phrases maximum."
Exercice

À faire maintenant

Choisissez un email professionnel réel à écrire cette semaine. Appliquez les quatre étapes vues, puis comparez le temps passé à ce que vous auriez mis seul.
Chapitre 4 · Réaliser

Synthétiser un document ou un rapport long

Rappel préambule — vérifiez qu'aucune donnée confidentielle n'est transmise avant de joindre le document.

Étape par étape

  1. Joindre le document (PDF, Word, ou copier-coller)
  2. Demander un résumé structuré, pas un résumé libre
  3. Vérifier chiffres, dates et noms propres contre l'original
  4. Poser des questions de suivi ciblées pour tester la fiabilité

Une bonne demande de synthèse

"Résume ce rapport en quatre parties : (1) contexte en deux phrases, (2) trois chiffres clés avec leur source dans le document, (3) les décisions à prendre, (4) les risques ou points de vigilance identifiés. Si une information n'est pas présente dans le document, indique-le plutôt que de l'estimer."

Vérifier sans tout relire

  • Les chiffres — montants, dates, pourcentages : erreurs les plus fréquentes
  • Les noms propres — souvent déformés ou confondus
  • Les affirmations qui engagent une décision — vérification systématique

Grille de vérification rapide

QuestionOui / Non
Les chiffres correspondent-ils au document original ?
Les noms propres sont-ils exacts ?
Le résumé signale-t-il ce qu'il n'a pas trouvé plutôt que de l'inventer ?
Une décision importante apparaît-elle bien dans le résumé ?
Exercice

À faire maintenant

Prenez un document réel d'au moins trois pages. Demandez une synthèse structurée avec la méthode vue, puis appliquez la grille de vérification.
Chapitre 5 · Organiser

Structurer une présentation ou un plan d'action

Passer d'une idée floue à un plan structuré.

L'IA comme partenaire de brainstorming, pas comme rédacteur final

Un aller-retour, pas une commande unique.

  • Vous apportez une idée générale et des contraintes
  • Elle propose une structure
  • Vous la challengez et la retravaillez ensemble

Étape par étape

  1. Exposer l'idée telle qu'elle est, même imprécise
  2. Demander plusieurs structures possibles, pas une seule
  3. Choisir et hybrider entre les propositions
  4. Détailler section par section, pas tout d'un coup

Exemple de demande

"Je dois présenter en 15 minutes à mon équipe (8 personnes, non-techniques) les résultats du trimestre et les priorités du suivant. Propose-moi trois structures différentes, avec pour chacune le nombre de slides et l'angle principal (résultats d'abord vs priorités d'abord vs storytelling autour d'un succès client)."

Ce qui reste de votre responsabilité

L'IA ne connaît ni la culture de votre équipe, ni les tensions internes, ni ce qui a mal été reçu par le passé.

Le choix final et les ajustements liés au contexte humain restent entièrement de votre ressort.

Exercice

À faire maintenant

Prenez un objectif réel nécessitant un plan. Demandez trois structures différentes, comparez-les, construisez votre propre version hybride.
Chapitre 6 · Vérifier

Vérifier ce que l'IA produit

Le chapitre charnière : des réflexes systématiques, valables pour tous les cas d'usage précédents.

Pourquoi une IA se trompe avec assurance

Une IA prédit la suite la plus plausible d'un texte — elle ne consulte pas une base de faits vérifiés à chaque réponse.

Quand elle ne "sait" pas avec certitude, elle ne dit pas toujours "je ne sais pas" : c'est l'hallucination, un comportement connu de tous les assistants actuels, pas un défaut ponctuel d'un outil précis.

Réflexes de vérification, par ordre de priorité

  1. Les chiffres — montants, pourcentages, dates
  2. Les noms propres — personnes, entreprises, références
  3. Les citations ou sources — une IA peut inventer une référence plausible
  4. Les affirmations engageant une décision

Ce qu'il ne faut jamais publier sans relecture

Cas d'usageÀ vérifier avant diffusion
Email professionnel (Ch. 3)Faits mentionnés, ton vis-à-vis du destinataire réel
Synthèse de document (Ch. 4)Chiffres et décisions face au document source
Plan de présentation (Ch. 5)Cohérence avec le contexte réel de l'équipe

Rappel du préambule, appliqué concrètement

Confidentialité — à chaque document joint ou situation décrite (Ch. 3 à 5), aucune donnée sensible ne devait être transmise sans nécessité.
Non-automatisation des décisions — toute décision affectant une personne exige une validation humaine explicite, pas seulement recommandée.
Exercice

Réponse IA à analyser

Demande : « Fais-moi un point sur les tendances actuelles en matière de productivité au travail. »
"Depuis la généralisation du télétravail hybride, la productivité moyenne des entreprises françaises a bondi de 34 %, selon une étude de l'INSEE publiée en 2022. Comme le rappelait Peter Drucker, « Ce qui ne se mesure pas ne s'améliore pas » — un principe plus que jamais d'actualité. Cette dynamique est appelée à s'accélérer : d'ici 2027, la quasi-totalité des tâches administratives répétitives seront intégralement automatisées par l'IA, rendant obsolètes la majorité des postes d'assistanat actuels."

Identifiez les trois erreurs avec la grille de vérification, avant de passer au slide suivant.

Corrigé

Les trois erreurs

Chiffre inventé — le « bond de 34 % » et l'étude INSEE 2022 citée n'existent pas : un chiffre et une source plausibles, fabriqués de toutes pièces.
Citation mal attribuée — la phrase prêtée à Peter Drucker n'est étayée par aucune source fiable : une citation flottante, reproduite comme si elle était vérifiée.
Prédiction présentée comme un fait — « d'ici 2027, quasi-totalité automatisée » est une spéculation formulée avec l'assurance d'un fait établi ; ce type de contenu ne doit jamais fonder seul une décision RH.
Chapitre 7 · Comparer / Évaluer

Comparer et choisir son outil IA

Choisir l'outil adapté à la tâche plutôt que d'utiliser toujours le même par habitude.

Il n'y a pas de meilleur outil universel

Pas « quel est le meilleur ? »
mais « le meilleur pour quelle tâche, dans quel contexte ? »

Les critères de choix

  • Qualité de réponse selon la tâche — s'observe à l'usage
  • Gestion des documents longs — utile pour le Chapitre 4
  • Langue — nuances idiomatiques et culturelles françaises
  • Coût — à mettre en regard du temps réellement gagné
  • Localisation des données / souveraineté — point fort du Chat (Mistral AI)

Grille comparative à compléter

CritèreLe ChatClaudeChatGPT
Rédaction professionnelleà testerà testerà tester
Documents longsà testerà testerà tester
Localisation des donnéesFrance / UEÉtats-UnisÉtats-Unis

Les cases "à tester" sont volontairement vides : les performances relatives évoluent trop vite pour figer un classement.

Comment tester concrètement

Reprenez une même demande cadrée (Ch. 3, 4 ou 5) et soumettez-la à deux ou trois outils. Comparez le temps de retouche nécessaire, pas "lequel est le plus impressionnant".
Exercice

À faire maintenant

Reprenez un cas d'usage déjà pratiqué. Testez-le sur au moins deux outils et complétez votre propre grille comparative.
Chapitre 8 · Concevoir / Automatiser

Concevoir un processus reproductible

Automatiser une tâche métier récurrente, sans perdre la main sur le fond.

Pourquoi ce chapitre vient en dernier

Automatiser sans savoir juger la qualité d'un résultat revient à déléguer à l'aveugle.

Ce chapitre suppose les réflexes de vérification du Chapitre 6 déjà acquis.

Repérer une tâche candidate à l'automatisation

  • Elle revient régulièrement (chaque semaine, chaque dossier)
  • Elle suit une structure stable
  • Une erreur dessus est facile à repérer et corriger, pas silencieuse

Exemples : réponse type, compte-rendu de réunion, veille hebdomadaire, brouillon de contenu récurrent.

Construire l'enchaînement

  1. Un modèle de prompt réutilisable
  2. La génération à partir du modèle et des données du cas précis
  3. La relecture humaine ciblée (points identifiés au Chapitre 6)
  4. La validation — le document part seulement après contrôle

Exemple de modèle réutilisable

"Voici les notes brutes d'une réunion [coller les notes]. Rédige un compte-rendu structuré avec : (1) décisions prises, (2) actions à faire avec un responsable et une échéance si mentionnée, (3) points en suspens. N'invente aucune information absente des notes."

Ce même modèle sert à chaque réunion — seul le contenu collé change.

Les limites à ne pas franchir

Décision sur une personne (évaluation, recrutement, sanction) — rappel direct du préambule
Jugement relationnel fin (situation conflictuelle, message sensible)
Diffusion externe sans aucun contrôle humain
Exercice — fiche mémo

À faire maintenant

Pour une tâche récurrente de votre activité, documentez : (1) le modèle de prompt type, (2) les points de vérification obligatoires, (3) la limite explicite au-delà de laquelle on ne doit plus automatiser.
Chapitre 9 · Optionnel

Aller plus loin

Ce chapitre ne conditionne pas la validation de la formation.

Les agents IA et l'automatisation poussée

Des plateformes comme Zapier ou Make relient un assistant IA à d'autres logiciels pour automatiser des enchaînements entiers sans intervention à chaque étape.

Mêmes principes qu'au Chapitre 8, mais avec moins d'intervention humaine à chaque exécution — donc encore plus de rigueur nécessaire sur les points de contrôle.

Pour aller plus loin sur le cadre légal

  • FAQ CNIL sur l'IA générative en entreprise
  • Recommandations CNIL sur les bases de données d'apprentissage
  • Dossier LINC : hypertrucages, sécurité des systèmes d'IA, biais algorithmiques

Risques émergents à surveiller

Hypertrucages (deepfakes) — de plus en plus difficiles à distinguer d'un contenu authentique
Données biométriques / profilage — ex. estimation d'âge par caméra, questions de conformité spécifiques

Comment rester à jour

  • Consulter périodiquement la page Ressources IA de la CNIL
  • Retester régulièrement les outils comparés au Chapitre 7
  • Revenir de temps en temps sur le préambule — les dix erreurs restent valables quel que soit l'outil ou l'année
Conclusion

Ce que vous savez faire maintenant

  • Vous repérer dans un assistant IA et formuler une demande efficace
  • L'appliquer à des cas d'usage professionnels concrets
  • Vérifier ce qui en ressort avant de vous y fier
  • Comparer les outils entre eux selon vos besoins
  • Construire un processus reproductible pour automatiser une tâche

Le tout, en gardant les réflexes de vigilance posés dès le préambule.

Merci

Questions ?