Identifier les cas d’usage et comparer les outils IAG adaptés aux contextes pédagogiques. Dialoguer avec un agent conversationnel pour générer, réviser des supports multimédias. Évaluer la qualité, la conformité, les biais et les problématiques éthiques et environnemental des productions réalisées avec l’IA.
Formateur, tuteur, animateur pédagogique, ingénieur pédagogique… ou tout autre professionnel de la formation amener à créer des ressources pédagogiques multimédia.
Bac+2 dans un domaine justifiant la création de contenu professionnel multimédia.
Expérience professionnelle d’au moins 6 mois dans une fonction liée à la création de contenu multimédia. Maitriser la langue française à l’écrit et à l’oral. Maitriser des outils informatiques de bureautique et de navigation web.
Contextualiser les apports et limites des LLM (Large Language Models) dans l’enseignement et la formation
Identifier les exigences réglementaires : RGPD, EU AI Act, propriété intellectuelle
Explorer un outil d’intelligence artificielle à travers l’expérimentation du rôle d’apprenant dans une activité faisant intervenir l’IA
Repérer les enjeux pédagogiques et éthiques liés à l’utilisation de l’IA en contexte d’apprentissage
Mesurer les impacts écologiques liés à l’utilisation de l’IA à l’aide d’outils dédiés
Évaluer l’impact d’un contexte local (RAG : Retrieval Augmented Generation)
Identifier les apports, les limites et les effets de cet usage sur l’engagement, la collaboration et les apprentissages
Observer les impacts sur la dynamique de groupe, la posture de formateur, la relation aux apprenants et les compétences mobilisées
Lister les contraintes techniques et budgétaires
Comparer plusieurs LLM gratuits/freemium à l’aide d’une grille d’analyse
Construire un tableau de synthèse pour argumenter le choix de l’outil
Appliquer différentes techniques de prompt pour observer leur impact sur la qualité des réponses
Itérer et affiner les requêtes
Personnaliser un GPT
Documenter le fil de conversation pour assurer la traçabilité des décisions
Générer un premier livrable (texte, visuel ou vidéo courte) à partir de données
Régénérer et adapter le style pour différents publics
Analyser l’impact du niveau de détail des données d’entrée sur la qualité du résultat
Comparer les versions
Tester et analyser le fonctionnement des détecteurs de plagiat et des outils d’identification des contenus IA à partir de textes (modèles statistiques, perplexité)
Identifier les biais et les faux positifs/négatifs
Distinguer plagiat, paraphrase, génération IA
Réinterroger la place de l’évaluation, du rôle du formateur et des compétences à observer
Identifier les aspects humains du processus éducatifs que l’IA ne peut reproduire ni remplacer
Des expérimentations et mises en pratiques sont articulées autour de chaque séquence expositive. Plusieurs techniques d’animation sont proposées pendant la session pour s’adapter au contexte singulier de l’apprenant.
Les différentes mises en situations et exercices permettent une réelle adaptation au projet de formation de l’apprenant. Ainsi, les réalisations produites sont concrètes et utiles pour le quotidien professionnel.
Une évaluation de compétences valide le niveau de sortie.







