CRÉATION DE CONTENUS RÉDACTIONNELS ET VISUELS PAR L’USAGE RESPONSABLE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE

Module 1 - Introduction à l'IA générative : définitions, principes, enjeux et paramétrages des outils

• Introduction à l'IA générative : définitions, principes et enjeux
• Panorama des outils d'IA Générative pour la création de contenus
• ChatGPT (OpenAI) : versions, fonctionnalités, tarifs
• Google Gemini : spécificités et intégration Google Workspace
• Perplexity : recherche augmentée et vérification d’informations avec sources
• Canva (IA intégrée): génération de contenus visuels
• Analyse du contexte professionnel et identification des besoins en création de contenus
• Gamma : création assistée de présentations et de supports structurés à partir d’un contenu ou d’une idée.
• Notebooklm : environnement de création assistée permettant de générer et organiser des contenus (textes, cartes mentales, scripts de podcasts, vidéos, infographies).
• Cartographie des tâches optimisables par l'IA générative (contenus rédactionnels et visuels)
• Méthodologie d'élaboration d'un plan stratégique d'implémentation :

 

• Priorisation des usages (quick wins vs projets long terme)
• Sélection des outils adaptés à chaque besoin
• Définition du budget (versions gratuites vs payantes)
• Planification du déploiement progressif
• Définition des indicateurs de réussite

Atelier pratique : analyse de son propre poste de travail et identification des contenus crées Exercice : élaboration d’un plan stratégique d’implémentation personnalisé Production : tableau de plan d’action IA avec outils sélectionnés, justificatifs et budget prévisionnel

Module 2 : Maîtrise du Prompt Engineering pour contenus rédactionnels

• Fondamentaux du Prompt Engineering (requêtage) :

 

• Anatomie d'un prompt efficace
• Les 5 piliers : Contexte, Rôle, Tâche, Format, Contraintes
• Structure en entonnoir : du général au spécifique
• Techniques avancées : raisonnement étape par étape, exemples guidés dans les prompts
• Génération de contenus rédactionnels professionnels avec l'IA :

 

• Emails professionnels (demandes, réponses, relances)
• Notes de synthèse et comptes-rendus de réunion
• Articles de blog et contenus web
• Rapports et documents professionnels
• Newsletters et communications internes
• Adaptation du registre de langue (formel, neutre, convivial)
• Gestion de la longueur et du format de sortie
• Itération et amélioration progressive des prompts

Module 3 : Maîtrise du Prompt Engineering pour contenus visuels et imbrication des outils textuels + visuels

• Principes de la génération d'images par IA générative
• Vocabulaire et techniques de description visuelle
• Structure d'un prompt pour création visuelle :

 

• Sujet principal
• Style artistique
• Composition et cadrage
• Éclairage et ambiance
• Paramètres de qualité
• Cas d'usage professionnels :

 

• Illustrations pour présentations
• Visuels pour réseaux sociaux (LinkedIn, Instagram)
• Bannières web et newsletters
• Pictogrammes et icônes
• Cohérence entre contenus textuels et visuels
• Bonnes pratiques : formats adaptés, cohérence graphique

Module 4 : Protection de la confidentialité des données

Risques de confidentialité liés à l'utilisation de lp'IAé gdénaérgatoiveg : iques :

• Types de données sensibles (personnelles, financières, stratégiques, clients)
• Fonctionnement des outils : où vont les données ?
• Risques réels : stockage, réutilisation, fuites potentielles

Le RGPD appliqué à l'IA générative :

• Principes du RGPD
• Responsabilités de l'entreprise et du salarié
• Sanctions encourues

Bonnes pratiques de sécurisation des données :

• Règle d'or : ne jamais saisir de données sensibles nominatives
• Techniques d'anonymisation et de pseudonymisation
• Utilisation de variables génériques ([Nom], [Entreprise], [Montant])
• Finalisation manuelle après génération par IA
• Paramétrage de la confidentialité dans les outils
• Choix des outils selon le niveau de sensibilité

Module 5 : Production de contenus inclusifs et accessibles

• Principes de l'accessibilité numérique :

 

• Enjeux légaux (loi handicap, RGAA)
• Types de handicap (visuel, auditif, moteur, cognitif)
• Besoins spécifiques de chaque public
• Le principe FALC (Facile À Lire et à Comprendre) :

 

• Phrases courtes et simples (une idée par phrase)
• Vocabulaire courant et concret
• Structure claire avec titres et listes
• Éviter métaphores et abstractions
• Utilisation de pictogrammes
• Rédaction de contenus accessibles pour handicap visuel :

 

• Textes alternatifs pour images
• Structuration sémantique (titres hiérarchisés)
• Contraste de couleurs Textes de liens explicites

• Utilisation de l'IA pour créer des contenus inclusifs :

 

• Génération de versions FALC
• • Création de descriptions alternatives pour images
• Adaptation du niveau de langage
• Vérification de l'accessibilité

Module 6 : Optimisation des contenus générés par IA

• Principes de l'optimisation itérative :

 

• • Approche conversationnelle avec l'IA
• Méthode du "prompt en entonnoir"
• Amélioration progressive des contenus vs reprise complète
• Techniques d'enrichissement du contexte :

 

• Fourniture d'exemples concrets
• Précision du ton et du style
• Définition du public cible
• Spécification des contraintes (longueur, format, structure)
• Apport d'informations factuelles supplémentaires

 

• Optimisation selon critères définis :

 

• Contrainte de format (email, article, post réseaux sociaux)
• Contrainte de longueur
• Contrainte de ton (formel, convivial, expert)
• Contrainte de style (narratif, informatif, persuasif)
• Contrainte d'accessibilité (niveau de langue, FALC)
• Contraintes techniques (SEO, mots-clés)
• Analyse critique et amélioration des productions IA

Module 7 : Éthique, conformité réglementaire et IA responsable

• Cadre réglementaire de l'IA en Europe :

• Le RGPD appliqué à l'IA (données personnelles, consentement, transparence)
• L'IA Act européen (2024) : objectifs, classification des risques, obligations, calendrier
• Autorités de contrôle (CNIL) et sanctions

 

• Identification des risques éthiques dans les contenus générés :

 

• Biais de l'IA (genre, âge, ethniques)
• Stéréotypes et discriminations
• Représentations normatives et exclusions
• Contenus problématiques (désinformation, contenus offensants)
• Propriété intellectuelle (droits d'auteur, droit à l'image)

Mesures préventives et correctives :

• Rédaction de prompts neutres et inclusifs
• Vérification de la diversité des représentations
• Grille d'analyse éthique des contenus
• Process de relecture humaine obligatoire
• Correction des biais identifiés
• Mise en place d'une veille réglementaire :

 

• Sources d'information fiables (CNIL, Commission européenne)
• Actualités et évolutions à suivre
• Bonnes pratiques professionnelles