Méthode pédagogique · Ingénierie

Pas de slides génériques,
des cas d'usage réels

Chaque intervention est construite à partir de votre contexte — vos métiers, vos outils, vos enjeux. Aucun contenu générique copié-collé d'une formation à l'autre.

Ma pédagogie repose sur l'expérimentation immédiate : les participants travaillent sur leurs propres documents, testent leurs propres prompts, évaluent leurs propres résultats. Ce qui est appris en salle est utilisable le lendemain.

« L'IA ne remplace pas la compétence — elle l'amplifie. Ce que j'enseigne, c'est comment se mettre en position de l'amplifier, pas de s'y dissoudre. »

01
Diagnostic préalable

Avant toute intervention : échange sur votre contexte, vos publics, vos usages actuels et vos objectifs. Le programme est construit en conséquence.

02
Ancrage dans vos cas réels

Les exemples, exercices et ateliers utilisent vos propres documents, vos propres processus — pas des cas fictifs déconnectés de votre réalité.

03
Cadrage critique systématique

Chaque usage est évalué : gains réels, risques (hallucinations, confidentialité, conformité), limites à connaître avant de déployer.

04
Supports réutilisables

Tous les participants repartent avec des templates de prompts, des fiches méthodes et un guide de démarrage adapté à leurs usages.

05
Suivi post-formation

Pour les formats demi-journée et plus : disponibilité par email pendant 30 jours pour répondre aux questions qui émergent en pratique.

Outils structurants

Trois frameworks propriétaires
pour des prompts maîtrisés

Ce qui distingue une formation IA ancrée d'un survol de ChatGPT, c'est la méthode sous-jacente. J'enseigne trois frameworks que j'ai conçus et éprouvés en situation réelle.

CROF

Contexte · Rôle · Objectif · Format — Le socle universel du prompt engineering. Structure chaque requête pour obtenir une réponse précise, ciblée et réutilisable.

CRAFT

Conception · Raffinement · Adaptation · Formation · Test — La méthode itérative de construction de prompts complexes, du brouillon au résultat production.

QuAI×XAI

Qualité · Amplification IA · Combinaison · Explicabilité — La grille d'évaluation critique : mesurer ce que l'IA apporte vraiment et savoir l'expliquer.

Explorer les frameworks →

Parlons de votre contexte et du bon format

Diagnostic initial gratuit · Réponse personnalisée sous 48h · Devis sans engagement

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