La formation ChatGPT offre une méthode structurée pour apprendre à utiliser l’intelligence artificielle au quotidien. Les participants apprennent le prompt engineering, la génération de texte et l’automatisation des tâches répétitives.
Ce parcours met l’accent sur l’intégration d’un assistant virtuel et l’optimisation du travail avec des outils numériques. Les acquis se traduisent en objectifs pratiques et concrets, listés ci-après pour guider l’application.
Maîtrise du prompt engineering pour tâches répétitives en entreprise
Automatisation des processus pour gagner du temps opérationnel
Création d’un assistant virtuel personnalisé pour usage métier quotidien
Optimisation du travail grâce aux outils numériques et workflows IA
À partir des acquis, approfondir la génération de texte avec ChatGPT pour productivité, puis explorer alternatives open source
Découvrir les modèles de langage et le prompt engineering
Ce module relie les bases à l’usage concret en entreprise par des exercices guidés. Les participants manipulent prompt engineering pour améliorer pertinence et style des textes générés.
Selon OpenAI, la maîtrise des prompts augmente sensiblement la qualité des productions textuelles. Les sessions privilégient la pratique pour consolider l’apprentissage IA et mesurer les gains.
Programme jour 1 matin :
Module
Durée
Objectifs
Outils
Introduction à l’IA générative
1h
Comprendre modèles et cas d’usage
Présentation
Génération de texte pratique
2h30
Créer et améliorer contenus professionnels
ChatGPT, Claude
IA générative d’image
1h
Créer visuels via prompts optimisés
Midjourney, DALL·E
Audio et vidéo courts
1h
Composer extraits audio et montages
ElevenLabs, RunwayML
Cas d’usage métier :
Rédaction automatisée de newsletters et synthèses
Préparation de comptes rendus et scripts pour vidéo
Génération d’idées pour campagnes marketing
« J’ai réduit le temps de rédaction des rapports quotidiens grâce aux prompts appris pendant la formation »
Sophie L.
Un atelier de mise en pratique clôt cette partie pour tester les outils en conditions réelles. Cette étape prépare naturellement l’exploration des alternatives open source et outils avancés.
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En poursuivant, tester outils avancés et alternatives open source pour affiner vos choix, puis construire un assistant personnalisé
IA open source et alternatives à ChatGPT
Ce chapitre élargit l’horizon en présentant options open source et déploiement local. Les participants confrontent performance, confidentialité et coûts pour choisir selon leurs besoins.
Selon la documentation des projets, certains modèles open source offrent une bonne base pour prototypes internes. Les ateliers incluent LM Studio, Ollama et tests de modèles locaux pour évaluer adéquation.
Outils numériques recommandés :
Modèle
Licence
Points forts
Usage recommandé
Llama
Licence open
Bonne performance en local
Prototypes internes
Qwen
Licence entreprise
Solide en compréhension contextuelle
Analyse textuelle
Deepseek
Open source
Optimisé pour requêtes rapides
Moteurs de recherche internes
Mistral
Open source
Équilibre performance et coût
Systèmes embarqués
Installation et tests en environnement sécurisé
Comparaison latence et coût total
Validation des politiques de confidentialité
« J’ai testé Ollama en local et la latence s’est avérée meilleure pour mes requêtes sensibles »
Marc T.
Cette exploration éclaire le choix entre solutions cloud et locales selon contraintes métiers. L’enchaînement suivant portera sur les outils complémentaires et l’automatisation pour gagner en productivité.
Construire un assistant virtuel personnalisé et stratégie d’intégration pour automatisation durable
Conception et paramétrage d’un assistant IA personnalisé
Cette phase relie prototypage et mise en production à travers réglages et jeux de données pertinents. Les travaux portent sur la définition d’intents, tonalité et règles de sécurité pour l’assistant virtuel.
Selon CCI Formation Pro, l’adaptation progressive facilite l’adoption par les équipes. Les ateliers incluent paramétrage des réponses et entraînement sur exemples métier concrets.
Étapes de déploiement :
Définir cas d’usage prioritaires pour l’assistant
Collecter exemples et créer jeux d’entraînement
Tester itérativement et documenter règles
« L’équipe a constaté une hausse de qualité des contenus produits après la formation et les ateliers pratiques »
Claire B.
Ce travail prépare le plan d’action personnel et l’automatisation ciblée pour le quotidien professionnel. La dernière partie détaille les étapes concrètes pour une adoption progressive et mesurable.
Plan d’action personnel et automatisation pour améliorer la productivité
Le plan personnel combine quick wins et objectifs à moyen terme pour intégrer l’IA dans le flux de travail. Les participants repartent avec tâches précises, indicateurs et calendrier d’implémentation.
Selon Udemy, les formations intégrant ateliers concrets augmentent l’assimilation des compétences pratiques. Les sessions encouragent la mesure d’impact sur productivité et qualité de production.
Plan personnel court terme :
Automatiser un rapport hebdomadaire avec un assistant
Configurer alertes et templates pour tâches répétitives
Mesurer gain horaire et ajuster prompts
Tâche
Outil recommandé
Bénéfice attendu
Priorité
Rédaction de newsletters
ChatGPT
Gain de temps et cohérence
Haute
Création d’images pour posts
Midjourney
Visuels rapides et personnalisés
Moyenne
Synthèse d’entretiens
Claude
Résumés précis et actionnables
Haute
Montage audio court
ElevenLabs
Contenu audio professionnel
Basse
« L’IA est un levier stratégique, mais elle exige gouvernance et suivi réguliers pour rester efficace »
Pauline R.
Source : OpenAI, « OpenAI Academy courses overview », OpenAI Academy, 2025 ; CCI Formation Pro, « Booster votre productivité avec ChatGPT », CCI Formation Pro, 2024 ; Udemy, « ChatGPT and generative AI courses », Udemy, 2025.
