Module
Module 4 sur 4Leçon 3 sur 3~15 min

Travailler avec diligence

Coller des données clients dans un outil d'IA ou diffuser un document généré sans le dire peut coûter la confiance d'un client ou d'une équipe. Cette leçon vous aide à décider ce que vous partagez avec l'outil, à régler ses paramètres de confidentialité et à rester responsable de ce que vous diffusez avec l'aide de l'IA.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de décider quelles données partager avec un outil d'IA, de régler ses paramètres de confidentialité, et d'appliquer une check-list de diligence (données, vérification, transparence, responsabilité) avant de diffuser un livrable produit avec l'IA.

Thèmes abordés

  • confidentialité des données et IA
  • usage responsable de l'IA
  • transparence sur l'IA
  • données personnelles

Dans quel module

Installer un assistant, travailler avec diligence

Comment ne plus repartir de zéro, confier plus de travail à l'IA et rester responsable du résultat ?

Leçons du module

  1. Arrêter de se répéter avec les instructions permanentes et les projets
  2. Créer un assistant dédié, puis confier des tâches à un agent
  3. Travailler avec diligence (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier

  • Décider, pour une tâche de votre cycle produit, s'il faut la confier à l'IA, sous quel mode (automatisation, augmentation, agent) et ce que vous gardez.
  • Expliquer les comportements d'un LLM (prédiction, connaissances datées, mémoire de travail, suivi des consignes) pour anticiper ses erreurs et choisir la parade.
  • Rédiger un prompt qui décrit le livrable, la démarche et les critères de qualité, avec contexte, données délimitées et exemples si besoin.
  • Évaluer une sortie d'IA (contenu, démarche, comportement) avec des critères explicites, puis l'améliorer par itérations ciblées.
  • Produire avec l'IA des livrables PM (synthèse de retours, persona, guide d'entretien, user stories) à partir de données réelles, et en vérifier la fidélité.
  • Configurer des instructions permanentes et un assistant dédié à une tâche récurrente, le tester sur des cas réels et décider quand passer à un agent.
  • Appliquer des règles de diligence (données partagées, transparence, responsabilité) avant d'utiliser ou de diffuser un travail produit avec l'IA.

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