Ce support sur ChatGPT, résolument pédagogique, s’adresse aux dirigeants de PME, aux consultants, aux étudiants et à tous les professionnels souhaitant tirer parti de l’intelligence artificielle générative dans leur activité professionnelle. Il vous guide pas à pas, de la découverte de ChatGPT à sa mise en œuvre opérationnelle en entreprise.

Après une présentation de l’IA générative et de ses impacts pour les PME, l’auteur explique comment prendre en main ChatGPT et maîtriser son interface. Vous apprendrez ensuite l’art du prompt, c’est-à-dire comment formuler vos demandes pour obtenir des résultats précis, pertinents et exploitables.

Les chapitres suivants montrent comment intégrer ChatGPT dans les différents services d’une entreprise (marketing, finance, RH, juridique, informatique) puis comment créer vos propres GPT personnalisés, capables de s’adapter à vos processus, documents et contraintes métier. Une partie avancée aborde les intégrations techniques (API, no-code, low-code, webhooks) pour relier ChatGPT à vos outils professionnels.

Enfin, le support traite des limites, enjeux éthiques et réglementaires (RGPD, AI Act) et vous accompagne dans la mise en place d’une gouvernance IA solide et responsable.

Chaque chapitre combine théorie, exemples, cas pratiques et conseils. L’approche progressive et accessible rend la lecture fluide, même pour les non-techniciens.

Caractéristiques

Reliure spirale - 17 x 21 cm (Médian)
ISBN : 978-2-409-05329-0
EAN : 9782409053290
Ref. ENI : EIMCHATENT

Caractéristiques

HTML
ISBN : 978-2-409-05330-6
EAN : 9782409053306
Ref. ENI : LNEIMCHATENT

Avant-propos

1. L’intelligence artificielle : une révolution déjà en marche
2. Mon expérience au service des entreprises
3. Un guide pratique
4. Une méthode pédagogique éprouvée
5. Un compagnon vers la réussite

Comprendre ChatGPT et l'IA générative

1. La révolution de l'IA générative
1. 1.1 Novembre 2022 : quand tout a basculé
2. 1.2 Définition de l'IA générative
3. 1.3 Ce que ChatGPT change pour les PME/PMI
4. 1.4 Les bénéfices concrets pour les entreprises
2. Les concepts techniques essentiels
1. 2.1 Comment fonctionne ChatGPT ?
  1. 2.1.1 Le principe de la prédiction linguistique
  2. 2.1.2 Bonnes pratiques à retenir
2. 2.2 Les modèles de langage
3. 2.3 Les fondamentaux du prompt engineering
3. Forces et limites de ChatGPT
1. 3.1 Ce que ChatGPT maîtrise parfaitement
  1. 3.1.1 Rédaction et communication professionnelle
  2. 3.1.2 Analyse et synthèse de documents complexes
  3. 3.1.3 Aide à la décision et brainstorming stratégique
2. 3.2 Les limites à connaître
  1. 3.2.1 Accès aux données en temps réel et aux systèmes internes
  2. 3.2.2 Limite dans les calculs complexes
  3. 3.2.3 Biais potentiels dans les réponses
  4. 3.2.4 Surestimer les capacités de l’IA
  5. 3.2.5 Sous-estimer les risques liés à la confidentialité
  6. 3.2.6 Négliger la formation et l’accompagnement au changement
4. L'écosystème
1. 4.1 Les principales alternatives
  1. 4.1.1 Claude (Anthropic) : l'approche réfléchie et intégrée
  2. 4.1.2 Gemini (Google) : l'intégration native et la montée en puissance
  3. 4.1.3 Mistral AI : le champion européen de la souveraineté numérique
2. 4.2 ChatGPT : version gratuite ou payante ?
  1. 4.2.1 La version gratuite pour découvrir l’outil
  2. 4.2.2 ChatGPT Plus : le standard PME
  3. 4.2.3 ChatGPT Team : le mode collaboratif
  4. 4.2.4 ChatGPT Business : puissance et conformité à grande échelle
3. 4.3 Transformer ChatGPT en expert métier avec les GPT
  1. 4.3.1 Qu’est-ce qu’un GPT ?
  2. 4.3.2 Le GPT Store
  3. 4.3.3 GPT personnalisés
5. L’IA comme levier stratégique pour les PME/PMI
1. 5.1 Les secteurs les plus impactés
  1. 5.1.1 Services : gains de productivité immédiats
  2. 5.1.2 Commerce : personnalisation client à grande échelle
  3. 5.1.3 Finance : automatisation intelligente de l'analyse
2. 5.2 Les nouveaux métiers et compétences
  1. 5.2.1 Le référent IA : un rôle nécessaire en PME/PMI ?
  2. 5.2.2 Ingénieur en conception de requêtes IA : interne ou externe ?
  3. 5.2.3 Évolution des métiers existants
3. 5.3 Risques et opportunités
  1. 5.3.1 Une transformation durable
  2. 5.3.2 Anticiper les risques réglementaires
  3. 5.3.3 Impact sur l’emploi : une transformation à accompagner

Prise en main de ChatGPT

1. Introduction
2. Premiers pas et configuration
1. 2.1 Créer un compte
2. 2.2 Découverte de l'interface
3. 2.3 Paramètres et personnalisation
  1. 2.3.1 Configurer ChatGPT pour une optimisation optimale
  2. 2.3.2 User ID : un identifiant unique pour votre compte
  3. 2.3.3 Personnaliser ChatGPT
  4. 2.3.4 Les autres paramètres
3. Les fonctionnalités essentielles
1. 3.1 La conversation avec ChatGPT
  1. 3.1.1 Principe fondamental : ChatGPT comprend le contexte
  2. 3.1.2 Gestion de la mémoire
  3. 3.1.3 Types d'interactions possibles
  4. 3.1.4 Le rôle du prompt engineering
2. 3.2 Outils pratiques pour enrichir vos conversations
  1. 3.2.1 Ajouter des photos et des fichiers
  2. 3.2.2 Prendre une photo
  3. 3.2.3 Créer une image
  4. 3.2.4 Réflexion
  5. 3.2.5 Recherche approfondie
  6. 3.2.6 Assistant shopping
  7. 3.2.7 Étudier et apprendre
  8. 3.2.8 Recherche sur le Web
  9. 3.2.9 Canevas
  10. 3.2.10 Votre année avec ChatGPT
  11. 3.2.11 Quizzes
  12. 3.2.12 Explorer les applications
  13. 3.2.13 Mode Agent
3. 3.3 Gestion des fichiers
  1. 3.3.1 Formats supportés
  2. 3.3.2 Techniques d’analyse efficace
  3. 3.3.3 Analyse de données
  4. 3.3.4 Limites importantes à connaître
4. 3.4 Travailler en mode canevas
  1. 3.4.1 Écrire et créer autrement
  2. 3.4.2 Fonctionnement pratique
  3. 3.4.3 Cas d’usage concrets
5. 3.5 Gestion des tâches
  1. 3.5.1 Un assistant de planification intégré
  2. 3.5.2 Pourquoi utiliser les tâches ?
  3. 3.5.3 Notifications et suivi
  4. 3.5.4 Limites et gestion des tâches actives
6. 3.6 Gestion de projets
  1. 3.6.1 Organiser votre travail
  2. 3.6.2 Configurer un projet
  3. 3.6.3 Modes d’utilisation possibles
4. Commandes et raccourcis
1. 4.1 Optimisation de l'interface
  1. 4.1.1 Raccourcis essentiels
  2. 4.1.2 Gestion avancée des conversations
2. 4.2 Fonctions de copie et modification
  1. 4.2.1 Édition de messages
  2. 4.2.2 Régénération de réponses
3. 4.3 Astuces de productivité
  1. 4.3.1 Séquences de commandes
  2. 4.3.2 Sauvegarde et réutilisation
  3. 4.3.3 Workflow de validation
5. Comprendre les limitations
1. 5.1 Limitations techniques
  1. 5.1.1 Connaissance temporelle
  2. 5.1.2 Limites de calcul et de logique
  3. 5.1.3 Contraintes de volume et mémoire
2. 5.2 Limitations de contenu et éthiques
  1. 5.2.1 Sujets restreints
  2. 5.2.2 Biais potentiels
6. Conclusion

L'art du prompt

1. Introduction
2. Qu'est-ce qu'un prompt ?
1. 2.1 Définition et concepts fondamentaux
2. 2.2 Les différents types de prompts
  1. 2.2.1 Les prompts simples : l'efficacité de la simplicité
  2. 2.2.2 Les prompts contextuels : la personnalisation au service de la pertinence
  3. 2.2.3 Les prompts structurés : l'organisation au service de la clarté
  4. 2.2.4 Les prompts itératifs : construire ensemble, étape par étape
3. 2.3 Comment ChatGPT traite votre prompt ?
4. 2.4 Pourquoi l'art du prompt est crucial ?
  1. 2.4.1 L'équation temps-efficacité
  2. 2.4.2 L'impact sur la productivité
  3. 2.4.3 La compétence stratégique de demain
3. Les fondements d’un prompt efficace
1. 3.1 Les quatre piliers d'un prompt réussi
  1. 3.1.1 Pilier 1 : la clarté - communiquez avec précision
  2. 3.1.2 Pilier 2 : le contexte - donnez les clés de votre univers
  3. 3.1.3 Pilier 3 : la spécificité - visez juste pour des résultats concrets
  4. 3.1.4 Pilier 4 : la structure - organisez votre pensée
2. 3.2 Structure d'un prompt professionnel
  1. 3.2.1 L'instruction principale
  2. 3.2.2 Le contexte métier
  3. 3.2.3 Les contraintes et spécifications
  4. 3.2.4 Les critères de qualité
4. Techniques avancées de formulation
1. 4.1 La technique du rôle
2. 4.2 La méthode des exemples
3. 4.3 La technique du questionnement itératif
4. 4.4 La technique du « persona client »
5. Structuration et organisation des prompts
1. 5.1 Le modèle SMART adapté au prompting
2. 5.2 La pyramide inversée
3. 5.3 Le framework « Contexte-Action-Résultat » (CAR)
6. Gestion du contexte et de la mémoire conversationnelle
1. 6.1 Comprendre les limites de la mémoire contextuelle
2. 6.2 Techniques de rafraîchissement contextuel
  1. 6.2.1 La technique du résumé récapitulatif
  2. 6.2.2 La technique du « checkpoint »
3. 6.3 Optimisation de la mémoire pour les projets longs
  1. 6.3.1 La méthode des sessions thématiques
  2. 6.3.2 La technique du « fil rouge »
7. Cas pratiques détaillés
1. 7.1 Cas pratique 1 : optimisation d'un processus métier
2. 7.2 Cas pratique 2 : stratégie de communication de crise

Utilisation de ChatGPT en entreprise

1. Introduction
2. Marketing et communication
1. 2.1 La révolution de la création de contenu
  1. 2.1.1 Les fondements théoriques de la création de contenu assistée par IA
  2. 2.1.2 Le défi de la production de contenu en PME
  3. 2.1.3 L'industrialisation intelligente avec ChatGPT
  4. 2.1.4 Cas pratique : Marc - responsable marketing dans le BTP
2. 2.2 L'art de la communication digitale personnalisée
  1. 2.2.1 Les fondements de la communication digitale moderne
  2. 2.2.2 L'évolution vers le Technical Storytelling
  3. 2.2.3 Cas pratique : Claire - responsable marketing dans une ESN
3. 2.3 L'intégration intelligente avec vos outils marketing
  1. 2.3.1 Les enjeux de l'intégration marketing en PME
  2. 2.3.2 L'évolution vers la marketing intelligence
  3. 2.3.3 Cas pratique : Julie - responsable marketing d'une PME e-commerce
3. Service commercial et relation client
1. 3.1 La prospection intelligente et personnalisée
  1. 3.1.1 Les fondements de la prospection moderne en PME
  2. 3.1.2 L'émergence de la Prospection augmentée
  3. 3.1.3 Cas pratique : David - directeur commercial dans une PME logistique
2. 3.2 L'excellence relationnelle client
  1. 3.2.1 Les enjeux de la relation client en environnement concurrentiel
  2. 3.2.2 Le concept de service client augmenté
  3. 3.2.3 Cas pratique : François - responsable du service client d’une PME industrielle
3. 3.3 L'optimisation intelligente du pipeline commercial
  1. 3.3.1 Les défis du pilotage commercial en PME
  2. 3.3.2 L'émergence de la commercial intelligence
  3. 3.3.3 Cas pratique : Martine - directrice commerciale d'une PME de services B2B
4. Finance et comptabilité : l'intelligence financière au service de la décision
1. 4.1 L'analyse financière prédictive et stratégique
  1. 4.1.1 La transformation du rôle financier en PME
  2. 4.1.2 L’émergence de la finance prédictive
  3. 4.1.3 Cas pratique : Catherine - directrice administrative et financière d’une PME industrielle
2. 4.2 L'optimisation de la trésorerie et du BFR
  1. 4.2.1 Les enjeux critiques de la gestion de trésorerie en PME
  2. 4.2.2 L'approche de la trésorerie intelligente
  3. 4.2.3 Cas pratique : Jean-Marc - directeur financier d’une PME de distribution
5. Les autres services : RH, informatique et juridiques
1. 5.1 Le service RH : vers une gestion humaine et intelligente
  1. 5.1.1 Les enjeux RH en PME
  2. 5.1.2 L’émergence du RH augmenté
  3. 5.1.3 Cas pratique : Isabelle - responsable RH dans une PME de services
  4. 5.1.4 La méthode HUMAIN d’Isabelle
2. 5.2 Le service informatique : de la maintenance réactive à l’IT augmentée
  1. 5.2.1 Les enjeux de l’IT en PME
  2. 5.2.2 L’émergence de l’IT Augmentée
  3. 5.2.3 Cas pratique : Antoine - responsable informatique dans une PME industrielle
3. 5.3 Le service juridique et la conformité
  1. 5.3.1 Les enjeux de la conformité en PME
  2. 5.3.2 L’émergence de la Legal Intelligence
  3. 5.3.3 Cas pratique : Sophie - responsable juridique et conformité dans une PME technologique
6. Conclusion

Créer ses propres GPT personnalisés

1. Introduction
1. 1.1 Pourquoi les PME ont tout intérêt à adopter les GPT personnalisés ?
2. 1.2 Les secteurs particulièrement adaptés
2. Conception et création pas à pas
1. 2.1 Étape 1 : définir les objectifs de votre GPT
  1. 2.1.1 Identifier le besoin métier prioritaire
  2. 2.1.2 Définir le périmètre d'expertise
  3. 2.1.3 Cas pratique : cabinet de conseil en transformation digitale
2. 2.2 Étape 2 : préparer les données et la documentation
  1. 2.2.1 Constitution de la base de connaissances
  2. 2.2.2 Formats de données optimaux
  3. 2.2.3 Optimisation de la documentation
  4. 2.2.4 Cas pratique : entreprise de services informatiques
3. 2.3 Étape 3 : configuration et paramétrage
  1. 2.3.1 Interface de création
  2. 2.3.2 Instructions principales
  3. 2.3.3 Exemple d'instructions optimisées
  4. 2.3.4 Paramètres de comportement
4. 2.4 Étape 4 : test et validation
  1. 2.4.1 Protocole de test structuré
  2. 2.4.2 Critères d'évaluation
  3. 2.4.3 Validation par les équipes
  4. 2.4.4 Cas pratique : cabinet d'expertise comptable
3. Fonctionnalités avancées
1. 3.1 Intégration d'actions personnalisées
  1. 3.1.1 Qu'est-ce qu'une action personnalisée ?
  2. 3.1.2 Types d'actions possibles
  3. 3.1.3 Exemple concret : société de services
2. 3.2 Configuration des réponses adaptatives
  1. 3.2.1 Personnalisation par profil utilisateur
  2. 3.2.2 Adaptation contextuelle
  3. 3.2.3 Mémorisation et apprentissage
3. 3.3 Intégration avec les outils métier
  1. 3.3.1 Connecteurs CRM et ERP
  2. 3.3.2 API et webhooks
  3. 3.3.3 Cas pratique : e-commerce spécialisé
4. Exemples de GPT métier
1. 4.1 GPT Commercial : ProspectPro
  1. 4.1.1 Contexte et objectifs
  2. 4.1.2 Fonctionnalités principales
  3. 4.1.3 Cas d'implémentation : société de services IT
2. 4.2 GPT RH : TalentManager
  1. 4.2.1 Vision et périmètre
  2. 4.2.2 Modules fonctionnels
  3. 4.2.3 Retour d'expérience : PME industrielle
3. 4.3 GPT Finance : FinanceExpert
  1. 4.3.1 Positionnement stratégique
  2. 4.3.2 Capacités d'analyse
  3. 4.3.3 Implémentation réussie : PME de services
4. 4.4 GPT Support Client : ServiceDesk
  1. 4.4.1 Architecture et fonctionnement
  2. 4.4.2 Fonctionnalités opérationnelles
  3. 4.4.3 Cas pratique : éditeur de logiciels
5. Déploiement et maintenance
1. 5.1 Stratégie de déploiement en entreprise
  1. 5.1.1 Phase de pilote contrôlé
  2. 5.1.2 Formation et accompagnement
  3. 5.1.3 Gestion du changement
  4. 5.1.4 Cas pratique : déploiement progressif
2. 5.2 Maintenance et optimisation continue
  1. 5.2.1 Monitoring des performances
  2. 5.2.2 Enrichissement de la base de connaissances
  3. 5.2.3 Optimisation des prompts et instructions
  4. 5.2.4 Versioning et sauvegarde
3. 5.3 Évolution et mise à jour
  1. 5.3.1 Roadmap d'évolution
  2. 5.3.2 Intégration des nouveautés OpenAI
  3. 5.3.3 Scaling et réplication
  4. 5.3.4 Cas d'évolution réussie : PME de distribution

Intégration technique et API

1. Introduction
2. Les actions personnalisées dans un GPT
1. 2.1 Transformer votre GPT en assistant connecté
  1. 2.1.1 Qu’est-ce qu’une action personnalisée ?
  2. 2.1.2 Types d’actions possibles
  3. 2.1.3 Principe de fonctionnement
  4. 2.1.4 Bonnes pratiques
2. 2.2 L’authentification : sécuriser l’accès aux données
  1. 2.2.1 Les API sans authentification
  2. 2.2.2 Les API avec clé
  3. 2.2.3 OAuth : pour les connexions utilisateur
3. 2.3 Le schéma OpenAPI
4. 2.4 Cas pratique : MaintenancePro, un GPT industriel
5. 2.5 Tutoriel détaillé
  1. 2.5.1 Étape 1 : préparer les sources de données
  2. 2.5.2 Étape 2 : créer le GPT MaintenancePro
  3. 2.5.3 Étape 3 : définir le rôle et les objectifs
  4. 2.5.4 Étape 4 : authentification
  5. 2.5.5 Étape 5 : ajouter les actions personnalisées
  6. 2.5.6 Étape 6 : tester dans la zone Aperçu
  7. 2.5.7 Étape 7 : analyser les résultats
3. Les intégrations no-code et low-code
1. 3.1 Connecter ChatGPT sans coder
2. 3.2 Make : l’automatisation visuelle
3. 3.3 Zapier : l’automatisation rapide et intuitive
4. 3.4 n8n : l’alternative open source
5. 3.5 Cas pratique : le cabinet Conseil+
4. L’intégration avancée : API et webhooks
1. 4.1 Comprendre l’API OpenAI
2. 4.2 Créer sa première intégration avec l’API
3. 4.3 Les webhooks : automatiser les déclenchements
4. 4.4 Cas pratique : FinanciaSmart, un reporting automatisé
5. 4.5 Sécurité, supervision et optimisation
6. 4.6 Vers un écosystème intelligent et connecté
5. Conclusion

Limites, éthique et conformité

1. Introduction
2. Les limites de l'IA : biais et hallucinations
1. 2.1 Comprendre les hallucinations de l'IA
  1. 2.1.1 Mécanisme des hallucinations
  2. 2.1.2 Types d'hallucinations fréquentes en contexte PME
  3. 2.1.3 Cas pratique : l’illusion de précision
2. 2.2 Identifier et prévenir les biais
  1. 2.2.1 Biais culturels et géographiques
  2. 2.2.2 Biais sectoriels
  3. 2.2.3 Biais temporels
  4. 2.2.4 Stratégies de mitigation des biais
  5. 2.2.5 Cas pratique : les conseils RH biaisés
3. 2.3 Limitations techniques
  1. 2.3.1 L’accès en temps réel à l’information
  2. 2.3.2 La gestion de contextes complexes
  3. 2.3.3 La précision des calculs complexes
  4. 2.3.4 Cas pratique : un appel d’offres complexe
3. Les enjeux éthiques
1. 3.1 Impact sur l'emploi et les compétences
  1. 3.1.1 Transformation plutôt que suppression
  2. 3.1.2 Stratégie d'accompagnement éthique
  3. 3.1.3 Cas pratique d'accompagnement réussi
2. 3.2 Équité et non-discrimination
  1. 3.2.1 Risques discriminatoires
  2. 3.2.2 Mesures préventives
3. 3.3 Transparence et explicabilité
  1. 3.3.1 Principe de transparence
  2. 3.3.2 Documentation des processus
  3. 3.3.3 Cas pratique : la transparence comme levier de confiance
4. La protection des données et l'impact sur le RGPD
1. 4.1 Principes fondamentaux de protection des données
  1. 4.1.1 Identification des données personnelles traitées
  2. 4.1.2 Base légale du traitement
2. 4.2 Obligations spécifiques liées à l'utilisation de ChatGPT
  1. 4.2.1 Transferts de données vers des pays tiers
  2. 4.2.2 Respect des droits des personnes concernées
3. 4.3 Mesures de conformité pratiques
  1. 4.3.1 Politique d’utilisation interne
  2. 4.3.2 Formation et sensibilisation
  3. 4.3.3 Documentation et registre des traitements
  4. 4.3.4 Cas pratique : mise en conformité réussie
5. La réglementation européenne : l'AI Act
1. 5.1 Vue d'ensemble
2. 5.2 Impact sur l'utilisation de ChatGPT
3. 5.3 Préparation à la conformité
4. 5.4 Cas pratique : une PME face à l’AI Act
6. Conclusion

Gouvernance et déploiement

1. Introduction
2. Stratégie de déploiement en entreprise
1. 2.1 Audit préalable et état des lieux
  1. 2.1.1 Cartographie des processus métier
  2. 2.1.2 Analyse de maturité technologique
  3. 2.1.3 Identifier les champions et les résistances
  4. 2.1.4 Cas pratique : une PME agroalimentaire
2. 2.2 Choix de la stratégie de déploiement
  1. 2.2.1 Approche pilote (recommandée pour 80 % des PME)
  2. 2.2.2 Approche déploiement généralisé
  3. 2.2.3 Approche progressive par vagues
3. 2.3 Plan de déploiement détaillé
  1. 2.3.1 Phase 1 : préparation (mois 1-2)
  2. 2.3.2 Phase 2 : pilote (mois 3-5)
  3. 2.3.3 Phase 3 : extension (mois 6-9)
  4. 2.3.4 Phase 4 : optimisation (mois 10-12)
  5. 2.3.5 Cas pratique : cabinet d'architecture
3. Formation et accompagnement au changement
1. 3.1 Stratégie de formation différenciée
  1. 3.1.1 Segmentation des publics
  2. 3.1.2 Parcours de formation par profil
  3. 3.1.3 Modalités pédagogiques adaptées
  4. 3.1.4 Plan de communication interne pour soutenir la formation
  5. 3.1.5 Cas pratique : PME industrielle de 80 salariés
2. 3.2 Gestion des résistances au changement
  1. 3.2.1 Typologie des résistances
  2. 3.2.2 Stratégies de conversion
  3. 3.2.3 Plan de communication adapté
3. 3.3 Cas pratique : PME de services administratifs
4. 3.4 Construction de l'expertise interne
  1. 3.4.1 Modèle de centre d'excellence IA
  2. 3.4.2 Rôles et responsabilités
  3. 3.4.3 Processus de capitalisation
5. 3.5 Cas pratique : société de conseil
4. Mesure de la performance et ROI
1. 4.1 Un framework adapté aux PME
2. 4.2 Outils de mesure pratiques
  1. 4.2.1 Le tableau de bord exécutif
  2. 4.2.2 La collecte automatisée des données
  3. 4.2.3 Le calcul du ROI
3. 4.3 Optimisation continue des performances
  1. 4.3.1 Des cycles d’amélioration trimestriels
  2. 4.3.2 La détection des signaux
  3. 4.3.3 Un plan d’évolution sur trois ans
4. 4.4 Cas pratique : TechMétal
5. Évolution et maintenance des usages
1. 5.1 Veille technologique et adaptation
  1. 5.1.1 Une veille à trois horizons
  2. 5.1.2 Sources et méthodes de veille
  3. 5.1.3 Processus d’évaluation et adoption
2. 5.2 Mise à jour des compétences et des processus
  1. 5.2.1 Programme de formation continue
  2. 5.2.2 Évolution des processus métier
3. 5.3 Gestion du cycle de vie des initiatives IA
  1. 5.3.1 Phases du cycle de vie
  2. 5.3.2 Critères de gouvernance
  3. 5.3.3 Gestion de l'obsolescence
4. 5.4 Cas pratique : PME de services
6. Conclusion

Annexe

1. Introduction
2. Prompts par département d’une PME
1. 2.1 Marketing et communication
  1. 2.1.1 Prompt 1 - Stratégie marketing trimestrielle
  2. 2.1.2 Prompt 2 - Campagne de communication omnicanale
  3. 2.1.3 Prompt 3 - Audit de présence digitale
2. 2.2 Service commercial
  1. 2.2.1 Prompt 1 - Qualification automatisée d’un lead
  2. 2.2.2 Prompt 2 - Proposition commerciale personnalisée
  3. 2.2.3 Prompt 3 - Séquence de relance automatique
3. 2.3 Ressources humaines
  1. 2.3.1 Prompt 1 - Offre d’emploi optimisée
  2. 2.3.2 Prompt 2 - Grille d’entretien
  3. 2.3.3 Prompt 3 - Plan d’onboarding 30 jours
4. 2.4 Finance et comptabilité
  1. 2.4.1 Prompt 1 - Diagnostic financier
  2. 2.4.2 Prompt 2 - Scénarios budgétaires
  3. 2.4.3 Prompt 3 - Analyse d’investissement
5. 2.5 Juridique et conformité
  1. 2.5.1 Prompt 1 - Audit contractuel
  2. 2.5.2 Prompt 2 - Plan de conformité RGPD/AI Act
  3. 2.5.3 Prompt 3 - Charte interne d’usage de l’IA
6. 2.6 Informatique et systèmes d’information
  1. 2.6.1 Prompt 1 - Diagnostic cybersécurité
  2. 2.6.2 Prompt 2 - Automatisation low-code
  3. 2.6.3 Prompt 3 - Conception d’un GPT interne
3. Prompts transverses et stratégiques
1. 3.1 Prompts de diagnostic et d’audit
  1. 3.1.1 Diagnostic global d’entreprise
  2. 3.1.2 Audit de performance marketing
  3. 3.1.3 Diagnostic RH et climat social
2. 3.2 Prompts stratégiques et décisionnels
  1. 3.2.1 Définition d’une vision d’entreprise
  2. 3.2.2 Aide à la décision
  3. 3.2.3 Préparation de comité de direction
3. 3.3 Prompts analytiques et de recherche
  1. 3.3.1 Étude de marché rapide
  2. 3.3.2 Analyse concurrentielle
  3. 3.3.3 Veille sectorielle IA
4. 3.4 Prompts créatifs et d’innovation
  1. 3.4.1 Génération d’idées de produits
  2. 3.4.2 Scénarisation d’une campagne
  3. 3.4.3 Atelier d’idéation collaborative
5. 3.5 Prompts collaboratifs et de management
  1. 3.5.1 Compte-rendu de réunion
  2. 3.5.2 Plan de projet
  3. 3.5.3 Communication de crise
Index

Fabrice BLIN

Fabrice Blin est consultant indépendant en intelligence artificielle et fondateur de MyWebExpert, société de conseil spécialisée dans la transformation numérique des PME. Il accompagne depuis plusieurs années les organisations dans l’intégration responsable de l’IA à leurs métiers. Formateur, il partage ici son expérience de terrain pour rendre l’intelligence artificielle accessible, utile et concrète pour tous.

ChatGPT pour les entreprises Exploiter l’IA générative au quotidien

Caractéristiques

Caractéristiques

Fabrice BLIN

Nos nouveautés