« Il n’est pas nécessaire d’être ingénieur pour comprendre l’IA, mais vous devez savoir comment elle va changer votre travail.

L’intelligence artificielle intelligence artificielle n’est plus l’apanage des départements informatiques ou des laboratoires technologiques. Elle se trouve dans l’Excel que vous utilisez, dans le chatbot chatbot, dans les réunions que vous résumez vous-même et même dans les email que vous avez écrit avec l’aide de « l’assistant magique ». Mais… vos équipes sont-elles prêtes ?

Dans cet article, je partage ce que les équipes non techniques devraient savoir sur l’IA. Ce que les équipes non techniques doivent savoir sur l’IA, pourquoi il est essentiel de formation à l’intelligence artificielle, et comment concevoir formation à l’intelligence artificielle pour les non-techniciens qui ne se termine pas avec PowerPoint et des pizzas froides.

1. L’IA va prendre mon travail : mythe ou réalité ?

En avez-vous déjà entendu parler ?

L’IA va prendre votre travail

Je n’en doute pas !

Je dirais qu’à l’heure actuelle, c’est un mythe, en fait, je ne comprends pas pourquoi tant de gens le disent : veulent-ils créer de l’anxiété ? Oui, je suis sûr que vous me surprendrez à le dire, mais sans jeu de mots !

Je pense que ce type de phrases est destiné à susciter l’intérêt des personnes non techniques pour la formation à l’IA. la formation à l’IA pour les personnes non techniques. Ce qu’ils trouvent, ce sont des cours super complexes qui les poussent à abandonner après quelques séances… Quoi qu’il en soit, ne vous inquiétez pas, vous pouvez bénéficier des avantages d’une IA sans avoir suivi de formation à l’IA.

Étude de l’OIT : 25 % des emplois seront transformés par l’IA

2. Le véritable défi de l’adoption de l’IA

Je pense que le véritable défi de l’adoption de l’IA est l’adoption de l’IA est d’être capable d’intégrer l’IA dans la vie de tous les jours sans être un expert en technologie.

Le véritable défi de l’adoption de l’IA est d’être capable d’intégrer l’IA dans la vie de tous les jours sans être un expert en technologie.

Chez Smartway, nous en sommes très conscients, c’est pourquoi nous avons créé une plateforme d’employés numériques où, grâce au langage naturel, vous pouvez avoir plus que des agents IA qui travaillent pour vous. Oui, comme vous l’entendez ! Mais avant de nous contacter, lisez la suite car je veux que cet article serve de brève introduction à la formation à l’IA pour les personnes non techniques. Formation à l’IA pour les non-techniciens.

3) Pourquoi former des équipes non techniques à l’IA ?

Car l’IA est déjà entre leurs mains, même s’ils ne l’appellent pas ainsi.

Par exemple, votre équipe de vente utilise-t-elle ChatGPT pour rédiger des propositions ? Les RH génèrent-elles des descriptions de postes à l’aide d’outils automatisés ? Les finances analysent-elles les dépenses à l’aide d’un copilote Excel ?

Voilà : c’est l’IA.

La question n’est plus de savoir s’ils l’utilisent, mais s’ils le font. comment ils l’utilisent. Et c’est là que la formation intervient.

Une bonne formation à l’IA en entreprise ne vise pas à faire de chacun un développeur, mais plutôt un utilisateur conscient, responsable et créatif.

Les personnes qui savent :

• Ce que l’IA peut (et ne peut pas) faire.
• Quels sont les risques d’un partage inconsidéré des données ?
• Comment l’utiliser pour travailler mieux, et pas seulement plus vite.

4. 10 raisons clés pour former les équipes non techniques à l’IA

Je pourrais vous en donner des dizaines, mais à titre d’idée, voici 10 raisons pour lesquelles les non-techniciens devraient se former à l’IA :

1. 1. Parce qu’ils l’utilisent déjà… même s’ils ne le savent pas : d’Excel avec « aide magique » au texte généré par l’IA, nombreux sont ceux qui l’utilisent sans en comprendre les risques ou le potentiel.
   2. Pour éviter les frayeurs liées aux données : savez-vous combien de personnes partagent des informations sensibles sur des chatbots publics ? Spoiler: trop.
   3. Parce que l’IA n’est pas réservée aux technologues : l ‘IA dans les ventes, le marketing, la logistique, les RH… Si votre rôle implique des décisions, des processus ou des clients, vous devez le comprendre.
   4. Pour améliorer la productivité sans perdre son jugement : automatiser les tâches répétitives, oui. Pas pour devenir des automates.
   5. Encourager l’innovation à tous les niveaux : les meilleures idées ne viennent pas toujours du département R&D. Parfois, elles viennent de l’équipe du service clientèle. Elles viennent parfois de l’équipe du service clientèle.
   6. Pour réduire la peur et augmenter la confiance : l’inconnu génère de la résistance. Le connu (bien expliqué) suscite la curiosité.
   7. Parce que l’amélioration des compétences en matière d’IA est le nouvel anglais organisationnel : vous n’avez pas besoin d’être un expert, mais vous devez savoir comment vous défendre. Sinon, vous êtes exclu de la conversation.
   8. Pour aligner l’éthique, le jugement et la technologie : qui décide quelles tâches sont déléguées à l’IA et lesquelles ne le sont pas ? Spoiler: vos équipes.
   9. Parce que le marché évolue rapidement et que les clients se déplacent plus vite, les équipes agiles et modernes réagissent mieux à l’imprévu (et à la concurrence).
   10. Parce que la formation est source d’autonomie : des équipes formées = des équipes avec des critères + de l’autonomie + un impact réel.

5) Que doit comprendre une formation à l’intelligence artificielle à partir de zéro ?

Spoiler : ne commencez pas par les réseaux neuronaux profonds. Commencez par ce qui les touche de près.

Nous avons formé des centaines de personnes à l’IA, des profils techniques et non techniques. D’après notre expérience, voici les 5 blocs que je recommande d’inclure dans toute formation à l’IA pour des équipes non techniques:

1. L’IA pour les humains : qu’est-ce que l’IA pour les humains et comment fonctionne-t-elle ?

   Expliqué sans fumée : comment une IA apprend-elle, pourquoi peut-elle faire des erreurs, pourquoi ne remplace-t-elle pas le jugement humain ?

2. Cas d’utilisation proches et réels

   Si vous ne voulez pas que la formation se résume à quelques ppts qui prennent la poussière dans un coin de votre disque dur, adaptez la formation au profil professionnel des personnes qui y participent.

   Par exemple :

   • Dans le domaine du marketing, la génération de contenu.
   • En logistique, la prévision de la demande.
   • Dans le domaine des ressources humaines, le dépistage du CV.

   L’important est de leur montrer qu’ils vivent déjà avec.

   

3. Risques et éthique : l’éléphant dans la pièce
   

   
   Quelles données ne doivent pas être téléchargées vers un chatbot, comment éviter les biais, quelles décisions ne peuvent pas être déléguées à l’IA ?
   
   ATTENTION ! Les personnes qui téléchargent des fichiers contenant des données confidentielles sur des sites publics de gestion des droits d’auteur… qu’est-ce qui peut mal tourner ! Le problème est que nous ne sommes PAS en mesure de savoir ce qui peut arriver.

• Pratique, pratique, pratique

  Donnez-leur accès à des outils (gratuits ou d’entreprise) et lancez-leur des défis. Laissez-les jouer, essayer, échouer et apprendre.
  

• État d’esprit : adaptabilité et apprentissage continu

  Ce n’est pas seulement une question d’outils, c’est aussi une question d’attitude. La véritable montée en compétences dans le domaine de l’IA commence par la curiosité.

6. Votre première capsule d’IA : 4 apprentissages en IA à partir de zéro

Comme d’habitude, si vous êtes venu ici à la recherche d’une formation à l’IA pour les non-techniciens, vous allez tomber sur une pilule très intéressante. Dans cette pilule, je vous dis :

• Qu’est-ce qu’un LLM ?
• Différence entre LLM, agent et base de connaissances
• La clé se trouve dans l’ingénierie prompt:prompt
• Qu’est-ce qu’une hallucination ?

6.1 Qu’est-ce qu’un LLM (Large Language Model) ?

Imaginez qu’un LLM est comme un super assistant qui a lu des millions (oui, des millions) de textes, de livres, d’articles, d’instructions, de courriels, de recettes et autres sur l’internet. Il ne comprend pas le monde comme vous ou moi, mais il peut prédire assez précisément quels mots viennent après d’autres. C’est comme cet ami qui complète toujours vos phrases… mais qui a accès à une bibliothèque infinie.

Un LLM(Large Language Model) est une IA entraînée à générer du texte, à répondre à des questions, à résumer, à traduire, à écrire du code, à vous expliquer comment faire des lasagnes… et bien d’autres choses encore.

Comment fonctionne un LLM ?

Il ne recherche pas sur Google et ne « connaît pas les choses » au sens classique du terme. Ce qu’il fait, c’est prédire le mot suivant le plus probable, sur la base de ce que vous avez déjà écrit auparavant. Cela lui permet de tenir des conversations, de rédiger des courriels ou même de vous aider à réviser un contrat.

Exemple simple :

Si vous lui dites : « Dans une entreprise agile, la chose la plus importante est… », il répondra probablement quelque chose comme « fournir de la valeur au client ». Pourquoi ? Parce qu’il a vu des milliers de textes qui se terminent ainsi.

Mais attention : un LLM ne pense pas, ne comprend pas et n’a pas de sens commun. Il est seulement très doué pour générer des textes cohérents. Cela le rend utile… mais aussi dangereux si vous ne savez pas comment l’utiliser (nous y reviendrons lorsque nous parlerons des « hallucinations »).

6.2 LLM, agent et base de connaissances : qui est qui dans cet écosystème ?

Prenons les choses étape par étape. Tout d’abord, définissons les éléments de base :

Qu’est-ce qu’un LLM(Large Language Model) ?

Nous l’avons déjà vu : il s’agit d’un modèle d’IA qui génère du texte de manière intelligente, sur la base de modèles appris à partir d’énormes quantités de données. C’est comme un brillant orateur, mais sans mémoire ni connaissance spécifique de votre entreprise.

Qu’est-ce qu’un agent d’intelligence artificielle ?

C’est comme un LLM doté de super-pouvoirs. Il utilise le LLM comme un « cerveau », mais il dispose également d’outils, d’une mémoire, de règles et d’objectifs concrets. Il peut prendre des décisions, exécuter des tâches, consulter des bases de données, parcourir des applications ou rechercher des informations externes.

Considérez l’agent comme un LLM qui ne se contente pas de parler, mais qui agit. Vous lui donnez une mission et il s’organise pour la remplir. Par exemple, un agent peut être chargé de : « analyser ce rapport, rechercher les tendances, créer un résumé et l’envoyer par courrier ». Et il le fait, étape par étape.

Qu’est-ce que la base de connaissances ?

Il s’agit simplement d’un référentiel d’informations : documents, FAQ, manuels, politiques internes, bases de données… Le contenu peut être sous forme de texte, de PDF, de tableaux, etc.

C’est comme la bibliothèque interne de votre organisation. Ce qui se passe, c’est que le LLM, seul, n’accède pas à ces informations… à moins que vous ne le branchiez.

En quoi diffèrent-ils ?

En résumé :

• Le LLM est le cerveau qui prédit le texte.
• L’agent est celui qui exécute les tâches à l’aide de ce cerveau.
• La base de connaissances est la source où vous pouvez consulter les choses… si vous la connectez bien.

Comme vous pouvez l’imaginer, la magie opère lorsque vous reliez ces trois éléments de manière intelligente. Mais pour cela, vous avez besoin d’un autre ingrédient : savoir donner de bonnes instructions. Et cela nous amène au point suivant.

6.3 La rapidité est la clé : Prompt Engineering

Avez-vous remarqué que parfois vous parlez à l’IA et qu’elle vous répond des choses formidables… et que parfois elle a l’air d’inventer des choses avec l’assurance d’un beau-frère à Noël ?

Bienvenue dans le monde de l’ingénierie des instructionsou, en d’autres termes : l’art de donner de bonnes instructions à un modèle d’IA.

« L’IA n’est pas intelligente. Elle réagit en fonction de ce que vous lui demandez de faire. Ainsi, si l’entrée est confuse, la sortie sera… une fantaisie. »

Comment rédiger de bons messages-guides ?

C’est là qu’intervient le modèle RACE, un cadre simple et efficace pour construire de meilleurs messages-guides. Il aide l’IA à comprendre ce que vous voulez, comment vous le voulez et dans quel but.

Modèle RACE

• • R – Rôle : définit le rôle de l’IA dans cette interaction. « Agissez en tant que conseiller en ressources humaines… ».
  • A – Action : Dites-lui ce qu’il doit faire. Soyez clair et direct. « …et écrire un e-mail de bienvenue à un nouvel employé… »
  • C – Contexte : Fournissez le contexte ou les informations nécessaires. « …dans une entreprise technologique à la culture informelle… ».
  • E – Exemple : Donnez un exemple ou le format souhaité, si possible. « …utilisez un ton accessible et terminez par une invitation à prendre un café ».

Bien que cela puisse paraître stupide, le fait d’écrire à l’IA en utilisant RACE est l’une des choses qui feront la différence.

Exemple complet utilisant RACE

« Agissez en tant qu’expert en communication interne (R). Rédigez un court message pour présenter une nouvelle politique de télétravail (A), dans une entreprise à la culture flexible et aux équipes réparties (C). Utilisez un ton amical et professionnel. Voici un exemple de ton : ‘Bonjour à l’équipe, nous avons une nouvelle qui va rendre notre travail quotidien encore plus facile…’ (E) ».

Conseil supplémentaire : testez, apprenez, ajustez

Les messages-guides ne sont pas une science exacte, mais plus vous serez clair, meilleurs seront les résultats. S’entraîner avec RACE est un excellent moyen d’apprendre aux équipes non techniques à communiquer avec l’IA sans frustration ni réponses délirantes.

6.4 Qu’est-ce qu’une hallucination (en IA) ?

Non, ce n’est pas que le modèle ait détecté quelque chose d’étrange. Dans le monde de l’intelligence artificielle, on parle d’hallucination lorsqu’un modèle comme ChatGPT répond par quelque chose qui semble correct… mais qui est faux.

« Il répond avec une certitude totale… même s’il a tout inventé. »

Pourquoi cela se produit-il ?

Parce que les LLM n’ont aucune connaissance réelle du monde et aucun accès à la vérité absolue. Ils ne font que prédire des mots en se basant sur des modèles linguistiques.

Cela signifie qu’ils peuvent le faire :

• • Inventer des sources (« selon une étude de l’Université du Wisconsin… »)
  • Fournir des données incorrectes (« La capitale du Brésil est Buenos Aires… »)
  • Créer des processus qui n’existent pas (« Pour déposer un brevet, vous devez d’abord sacrifier un dragon… »).

Et ils le font sans sourciller.

Exemple réel d’hallucination (selon la version de LLM, elle peut échouer).

Vous demandez : « Résumez les 5 lois de la théorie du comportement de Kotter ».

Il vous répond : « Bien sûr, voici les 5 lois proposées par Kotter… » (et il vous donne une liste parfaitement formulée… que Kotter n’a jamais écrite).

Comment éviter de tomber dans le piège ?

• Validez toujours: si vous ne savez pas si c’est vrai, vérifiez-le.
• Connecter l’IA à une base de connaissances fiable: comme nous l’avons vu précédemment.
• N’utilisez pas l’IA pour prendre des décisions cruciales sans un examen humain.
• Formez les équipes à la méfiance avec élégance : l’IA ne ment pas de manière malveillante, mais elle est inventée avec style.

Résumé rapide

• Les hallucinations sont des erreurs« crédibles« .
• Ce n’est pas un bug, c’est une limitation du modèle.
• Il est essentiel d’enseigner cela dans le cadre de la formation à l’IA destinée aux équipes non techniques afin d’éviter les problèmes de réputation, les problèmes juridiques ou tout simplement les situations embarrassantes.

7. Perfectionnement en IA : au-delà de la formation

La formation à l’intelligence artificielle pour le personnel non technique ne doit pas être un atelier ponctuel. Elle doit s’inscrire dans le cadre d’une stratégie plus large de renforcement des compétences en matière d’intelligence artificielle au sein de l’entreprise.

Comment procéder ?

• Diagnostiquer le point de départ (utilisent-ils l’IA ? la craignent-ils ? l’ignorent-ils ?).
• Définissez les profils: ce qu’une personne des opérations doit savoir n’est pas la même chose que ce qu’une personne du service clientèle doit savoir.
• Créez des communautés de pratique, pas seulement des cours.
• Répétez: il ne s’agit pas de tout savoir en un mois, mais d’intégrer l’apprentissage continu.

8. Conclusion : l’IA n’est pas magique, mais elle change les règles du jeu.

Former vos équipes non techniques à l’intelligence artificielle n’est pas une mode. C’est un investissement dans la compétitivité, la confiance et l’adaptabilité.

N’oubliez pas : dans un monde où la technologie évolue plus vite que les organigrammes, ce sont les équipes qui comprennent l’IA – sans programmation – qui feront la différence.

Alors oui, la formation à l’IA pour les formation à l’IA pour les non-techniciens est urgente, importante et parfaitement possible. Il suffit d’adopter la bonne approche.

Vous concevez un programme de formation à l’IA et ne savez pas par où commencer ? Écrivez-moi, nous y réfléchirons ensemble. Et non, vous n’avez pas besoin de connaître Python pour apprendre l’IA à partir de zéro.