Intégrer l’IA dans son environnement de travail réel - Partie 2 (niveau 4)

Prochaines dates

Informations sur la formation

Durée
Durée
2h30
Intervenant⋅e⋅s
Intervenant⋅e⋅s
Jonathan Deniel
Modalité
Modalité
En présentiel. Un travail personnel est à prévoir avant cette formation.
Thématique
Développement pro
Étape pédagogique
Développement pro

Description

Description

Formation avancée pour automatiser des workflows avec l’IA via la création de compétences (skills) réutilisables, d’agents personnalisés et de pipelines d’export. Les participants appliquent les fondamentaux du niveau 3 à des cas concrets (ex: génération de rapports, analyse de données) et apprennent à exporter leurs productions (Markdown → Word/PDF/Excel).

Cet atelier consiste en la deuxième partie de la formation "Intégrer l’IA dans son environnement de travail réel ". Vous devez vous inscrire à cette première partie pour suivre cette formation.

Public visé

Public visé

Enseignants et personnels administratifs ayant suivi la partie 1 de la formation.

Objectifs

Objectifs

A l'issue de  la formation, les participant.es seront capables de :

  • Créer des compétences (skills) réutilisables pour des tâches répétitives (ex: rapports, analyses).
  • Automatiser des workflows (ex: chaîne d’analyse de données : scripts → rapports → dashboards).
  • Exporter des productions (Markdown → Word/PDF/Excel) avec les modèles institutionnels.
  • Développer des agents IA personnalisés pour des rôles spécifiques (ex: assistant de réunion, analyste de données).
  • Résoudre des blocages rencontrés en intersession grâce au partage de bonnes pratiques.

Pré-requis

Pré-requis
  • Avoir suivi le niveau 3 et testé une première compétence en situation réelle.
  • Maîtriser les 3 fondamentaux (Bureau, Armoires, Fiches).

Déroulement

Déroulement
  1. Retour d’expérience :
    • Tour de table : ce qui a fonctionné, questions, points de blocage.
    • Présentations volontaires (succès ou frustrations).
  2. Travail autonome accompagné :
    • Amélioration des compétences créées en niveau 3 (ex: transformation en skill réutilisable).
    • Création de pipelines d’export (Markdown → Word/PDF/Excel) avec les modèles institutionnels.
    • Développement de workflows (ex: chaîne d’analyse de données pour les chercheur·e·s).
  3. Démonstrations ciblées :
    • Exemple de chaîne d’analyse complète (scripts Python/R → rapports → dashboards).
    • Agents personnalisés : Rôles avancés (ex: assistant de réunion, analyste de données).
  4. Synthèse et perspectives :
    • Rappel des principes clés (co-construction, automatisation, export).
    • Pistes d’amélioration : Intégration progressive dans les workflows de service.

Matériel à prévoir

Matériel à prévoir
  • Poste avec Vibe, MarkText, et outils de conversion.
  • Fiches de processus créées en niveau 3 (à finaliser en skills).
  • Données réelles (si applicable) pour tester les workflows.