Création de contenus rédactionnels et visuels par l'usage responsable de l'intelligence artificielle générative

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Définir la stratégie d'implémentation de l'intelligence artificielle générative en fonction du contexte professionnel et des outils existants d'IA Générative (Chat GPT, Google Gemini, Adobe Firefly, Microsoft Copilot), en identifiant les optimisations envisageables, afin d'en dégager un plan stratégique d'intégration et d'installation des outils d'IA Générative sur le poste de travail. Utiliser de manière optimale les outils d'IA Générative en vue de créer des contenus rédactionnels et visuels adaptés à la demande initiale, accessibles aux personnes en situation de handicap et évitant tout risque de violation de la confidentialité des données dans un contexte professionnel. Évaluer et solutionner les problématiques éthiques et règlementaires liées à l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle générative afin de créer des contenus respectant le cadre de l'IA Act, et le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).

MODULE 1 - Mise en Suvre de la stratégie d'implémentation de l'IA Générative sur le poste de travail I/ Analyse du contexte et identification des besoins Introduction à l'IA Générative et à ses capacités Analyse des tâches et des inefficiences et optimisations avec l'IA Générative Recueil et documentation des objectifs spécifiques (quels processus automatiser, quels résultats viser) Conduite d'un mini audit de tâches (cartographie, priorisation selon impact/effort) II/ Connaissance des outils d'IA Générative Configuration et installation des outils d'IA Générative Évaluation comparative rapide : modèles locaux vs cloud, open-source vs propriétaires Définition de politiques simples de hygiène des données III/ Élaboration d'un plan d'actions pour l'implémentation de l'IA Générative sur le poste de travail Planification stratégique et élaboration du plan d'actions Définition d'un calendrier court/moyen terme avec jalons Structuration d'un mini-gouvernance de projet MODULE 2 - La création de contenus rédactionnels et visuels : efficacité, confidentialité, accessibilité I/ Les techniques de Prompt Engineering Principes de base du Prompt Engineering et structure rédactionnelle du prompt Bonnes pratiques : spécificité, rôle, contraintes, exemples, étape par étape Méthodes de test-itération : A/B testing de prompts II/ Créer des contenus rédactionnels et visuels avec l'IA Générative Bonnes pratiques et recommandations professionnelles Bonnes pratiques de sécurisation des données confidentielles et sensibles dans l'usage des outils d'IA Générative Exemples concrets : templates pour rapports, posts réseaux, présentations visuelles Vérification automatisée ou humaine pour éviter hallucinations ou propos inaptes III/ La conformité des contenus générés avec l'IA Générative en matière d'accessibilité Législation et normes en vigueur Le handicap visuel Le handicap auditif Le langage simplifié Utilisation d'outils comme alt-text generator, synthèse audio, typographie readable IV/ Les techniques d'optimisation des contenus Stratégies d'optimisation Structuration itérative : test, feedback, révision Indicateurs possibles : temps de lecture, taux de compréhension MODULE 3 - La conformité éthique et réglementaire des contenus générés avec des outils d'IA Générative I/ Le cadre réglementaire Européen : les directives de l'IA Act Enjeux et principes fondamentaux Garantir la conformité des contenus créés aux exigences de l'IA Act Identification des niveaux de risque selon le rôle de l'utilisateur Documentation et traçabilité : logs d'usage, surveillance six mois II/ La protection des données personnelles : Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) Enjeux et principes fondamentaux Respect du RGPD : bonnes pratiques Démarche de compliance : définition d'un usage justifié, DPIA, transparence envers usagers Techniques : anonymisation/pseudonymisation des données d'entrée III/ La mise en place d'une veille réglementaire et éthique