Notre méthode
Comprendre → Identifier → Construire → Déployer → Mesurer
On ne forme pas « à l’IA en général ». On part de vos tâches réelles, on construit des outils pendant la formation, et on suit ce qui change vraiment dans le travail.
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Comprendre
Les fondamentaux, sans jargon
Les participants acquièrent une vision claire de ce qu’est l’IA générative, de ce qu’elle sait faire, de ses limites et de ses risques. On pose un socle commun avant de toucher aux outils.
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Identifier
Les cas d’usage qui comptent
On cartographie les tâches réelles du métier ou du service, on repère celles où l’IA fait gagner du temps, et on priorise. On ne forme pas « à l’IA en général », on part de vos processus.
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Construire
Des outils, pas des slides
Pendant la formation, les participants créent leurs prompts, leurs assistants, leurs workflows et leurs automatisations sur leurs propres sujets. Ils repartent avec des livrables utilisables.
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Déployer
Dans le travail quotidien
On accompagne l’intégration dans les outils et les habitudes de l’équipe, avec des règles d’utilisation claires (données, confidentialité, usages autorisés) et un plan de déploiement.
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Mesurer
Ce qui a réellement changé
L’entreprise suit les usages effectifs et les gains constatés. Un point de suivi permet d’ajuster, de lever les blocages et d’étendre aux autres services.
Résultat concret
Ce que les participants repartent avec
Des livrables directement utilisables, pas seulement un support de cours.
- Des cas d’usage identifiés et priorisés pour leur poste
- Des méthodes de travail avec l’IA, réutilisables au quotidien
- Une bibliothèque de prompts adaptés à leur métier
- Des workflows et des automatisations construits pendant la formation
- Le cas échéant, des assistants ou agents IA paramétrés
- Un plan de déploiement pour la suite
- Des règles d’utilisation de l’IA (données, confidentialité, usages autorisés)
Pourquoi cette méthode
Ce que disent les études de terrain
Les études publiées sur l’IA générative au travail convergent sur deux points qui fondent notre approche. D’abord, les gains sont réels mais inégaux selon les tâches : une même personne gagne sur certaines tâches et perd en qualité sur d’autres si elle suit l’IA sans discernement (Dell’Acqua et al., 2023). Ensuite, les gains les plus nets apparaissent sur des tâches précises et répétées, intégrées au travail réel (Brynjolfsson, Li et Raymond, 2025). D’où l’étape « Identifier » avant « Construire », et l’étape « Mesurer » à la fin.
Parlons de votre besoin
Formation individuelle certifiante ou parcours pour vos équipes : on vous oriente vers la bonne option.