Présentation
Formation 100% en ligne, disponible 24/7, ateliers avec le formateur, certification
Maîtriser l’iag dans la création de contenus multimédia - prompt engineering
Proposée par skills4all — 75000 Paris
Formation Professionnelle
Présentiel
Pas d'apprentissage
Type
Catégorie de la certification
Certification inscrite au Répertoire Spécifique (RS)
Niveau de sortie
Niveau reconnu si applicable
N/C
Prix
Indiqué par l'établissement
2 150 €
Formation dispensée en Présentiel à l'adresse suivante :
Localisation & Rattachements
- Adresse
- 54/56, avenue Hoche 75000 Paris
- Académie
- Paris
- Département
- Paris
- Région
- Île-de-France
La carte est indicative. Vérifiez l’accès avant votre déplacement.
Objectifs
Cette formation prépare à la certification RS6891, « Produire et réviser du contenu professionnel multimédia en utilisant les outils d’Intelligence Artificielle Générative (IAG) de façon responsable », enregistrée le 27/11/2024 et à échéance le 27/11/2027, certificateur CERTIFOPAC.
Les objectifs pédagogiques de la formation sont de :
• Produire efficacement du contenu multimédia avec l’IAG
• Réviser et optimiser ses productions IA
• Identifier et utiliser les bons outils selon les contextes
• Garantir une utilisation éthique et responsable des IA génératives
Les objectifs pédagogiques de la formation sont de :
• Produire efficacement du contenu multimédia avec l’IAG
• Réviser et optimiser ses productions IA
• Identifier et utiliser les bons outils selon les contextes
• Garantir une utilisation éthique et responsable des IA génératives
Débouchés / Résultats attendus
- Autonomie complète en création et révision de contenus avec l’IA
- Maîtrise pratique et responsable des outils IA
- Gain de temps, efficacité et qualité dans ses productions
- Maîtrise pratique et responsable des outils IA
- Gain de temps, efficacité et qualité dans ses productions
Programme & Référentiel
Introduction
Partie 1 : Socle de compétences et bonnes pratiques
1.1 Bases essentielles pour une utilisation professionnelle, efficace et responsable de l’IAG.
1.2 Introduction à l’IAG
- Définition et domaines d’usage
- Historique technologique (GAN, Transformers, Diffusion)
- IA traditionnelle vs IA Générative
- Fonctionnement et approches technologiques (Transformers, Diffusion, GAN)
- Panorama rapide des outils par type de contenu
- Cas pratique, quiz
1.3 Sélectionner les bons outils d’IAG
- Critères de choix (type, qualité, contexte, simplicité, coût/licence)
- Méthodes pour rester à jour sur l’IAG
- Cas pratique : Sélection outils texte et visuel pour une campagne promotionnelle
1.4 Dialoguer efficacement avec une IAG (Prompting)
- Définition et typologies des prompts
- Techniques RACEF (Rôle, Analyse, Contraintes, Exemples, Format)
- Éviter les erreurs fréquentes (précision, attentes réalistes, découpage des demandes)
- Stimuler l'idéation avec l'IAG
- Cas pratique
1.5 Produire du contenu selon un besoin précis
- Analyse préalable du brief client
- Intégration efficace des données
- Techniques pour améliorer les résultats générés (modèles, température, workflows multi-outils)
- Cas pratique
1.6 Thème 5 – Relecture critique et affinage des contenus IA
- Techniques de relecture structurée
- Affiner via prompt ciblé (variante, style, personnalisation)
- Techniques stylistiques et narratives (intro/conclusion, connecteurs, variations)
- Création de variantes adaptées aux supports et publics
- Cas pratique
1.7 Évaluer la qualité des contenus IA (éthique, sécurité, biais)
- Vérification factuelle (données sensibles, hallucinations IA)
- Détection proactive et correction des biais sociaux et culturels
- Responsabilité légale (RGPD, droit d'auteur) et conformité réglementaire
- Check final qualité et sécurité
- Cas pratique
Partie 2 : Panorama approfondi des outils IAG
2.1 Introduction Partie 2
- Grands modèles de langage (LLM) - ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral
- Génération d'images - Midjourney, DALL·E 3, Stable Diffusion, Leonardo AI, GPT-4o
- Génération vidéo - Runway ML, Pika Labs, Sora
- Génération audio (voix et musique) - Suno, Udio, ElevenLabs
- Création automatisée de vidéos (réseaux sociaux) - Opus Clip, Submagic, HeyGen
- Recherche et veille automatisée par IA - Perplexity AI, ChatGPT web, Grok
- Outils de contenus automatisés (présentations, visuels) - Canva, Gamma, Adobe Express
- OCR – Reconnaissance optique de caractères - Google Vision, Imagetotext.info
- Automatisation des workflows avec IA - Zapier, Make, N8N
- Génération assistée de code - Curr, Claude Code, ChatGPT Code
Partie 3 - Cas pratique intégrateur final (1h30)
Partie 1 : Socle de compétences et bonnes pratiques
1.1 Bases essentielles pour une utilisation professionnelle, efficace et responsable de l’IAG.
1.2 Introduction à l’IAG
- Définition et domaines d’usage
- Historique technologique (GAN, Transformers, Diffusion)
- IA traditionnelle vs IA Générative
- Fonctionnement et approches technologiques (Transformers, Diffusion, GAN)
- Panorama rapide des outils par type de contenu
- Cas pratique, quiz
1.3 Sélectionner les bons outils d’IAG
- Critères de choix (type, qualité, contexte, simplicité, coût/licence)
- Méthodes pour rester à jour sur l’IAG
- Cas pratique : Sélection outils texte et visuel pour une campagne promotionnelle
1.4 Dialoguer efficacement avec une IAG (Prompting)
- Définition et typologies des prompts
- Techniques RACEF (Rôle, Analyse, Contraintes, Exemples, Format)
- Éviter les erreurs fréquentes (précision, attentes réalistes, découpage des demandes)
- Stimuler l'idéation avec l'IAG
- Cas pratique
1.5 Produire du contenu selon un besoin précis
- Analyse préalable du brief client
- Intégration efficace des données
- Techniques pour améliorer les résultats générés (modèles, température, workflows multi-outils)
- Cas pratique
1.6 Thème 5 – Relecture critique et affinage des contenus IA
- Techniques de relecture structurée
- Affiner via prompt ciblé (variante, style, personnalisation)
- Techniques stylistiques et narratives (intro/conclusion, connecteurs, variations)
- Création de variantes adaptées aux supports et publics
- Cas pratique
1.7 Évaluer la qualité des contenus IA (éthique, sécurité, biais)
- Vérification factuelle (données sensibles, hallucinations IA)
- Détection proactive et correction des biais sociaux et culturels
- Responsabilité légale (RGPD, droit d'auteur) et conformité réglementaire
- Check final qualité et sécurité
- Cas pratique
Partie 2 : Panorama approfondi des outils IAG
2.1 Introduction Partie 2
- Grands modèles de langage (LLM) - ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral
- Génération d'images - Midjourney, DALL·E 3, Stable Diffusion, Leonardo AI, GPT-4o
- Génération vidéo - Runway ML, Pika Labs, Sora
- Génération audio (voix et musique) - Suno, Udio, ElevenLabs
- Création automatisée de vidéos (réseaux sociaux) - Opus Clip, Submagic, HeyGen
- Recherche et veille automatisée par IA - Perplexity AI, ChatGPT web, Grok
- Outils de contenus automatisés (présentations, visuels) - Canva, Gamma, Adobe Express
- OCR – Reconnaissance optique de caractères - Google Vision, Imagetotext.info
- Automatisation des workflows avec IA - Zapier, Make, N8N
- Génération assistée de code - Curr, Claude Code, ChatGPT Code
Partie 3 - Cas pratique intégrateur final (1h30)