En résumé : 35 heures de formation individuelle (18h e-learning + 10h à distance + 7h en présentiel) ont permis de maîtriser la saisie vocale dans Google Docs, de préparer sereinement la certification IA générative RS6776, d'utiliser NotebookLM pour synthétiser des sources, et d'identifier les tâches du quotidien où l'IA fait vraiment gagner du temps.
Quand cet apprenant m'a contactée, il venait de s'inscrire à la certification IA générative — et il voulait être sûr d'arriver préparé. Pas question de passer l'examen sans avoir pratiqué. Trente-cinq heures de formation plus tard, le tableau était très différent de ce que nous avions prévu au départ : la saisie vocale, sujet traité lors du premier rendez-vous présentiel, s'est révélée un vrai changement de méthode de travail. Et la certification, loin d'être un obstacle, s'est transformée en point d'appui pour structurer tous les apprentissages.
Pourquoi commencer par la saisie vocale
La première session en présentiel a été consacrée aux différentes techniques de saisie vocale. Ce n'était pas le plan initial — c'est ce qui s'est imposé naturellement en observant comment cet apprenant travaillait.
La saisie vocale est l'un de ces usages que beaucoup de gens ignorent alors qu'il est gratuit, accessible immédiatement et transforme la façon de produire du texte. Google Docs intègre cette fonctionnalité nativement :
- Ouvrir Google Docs dans Chrome (condition obligatoire).
- Aller dans le menu Outils → Saisie vocale.
- Autoriser l'accès au microphone.
- Dicter — la transcription s'effectue en temps réel.
En pratique, dicter un texte prend deux à trois fois moins de temps que le taper. Pour quelqu'un qui rédige régulièrement — emails, comptes rendus, notes — c'est un gain immédiat, sans abonnement, sans application supplémentaire. Ce que nous avons ensuite travaillé : comment corriger et restructurer un texte dicté avec l'aide de l'IA pour en faire un contenu propre et publiable.
La logique de la certification IA générative
La certification RS6776 porte sur un périmètre précis : utiliser l'IA générative pour produire du contenu textuel et visuel. Pas de vidéo, pas de PowerPoint — le coeur des exercices tourne autour de la rédaction, de la reformulation, de la recherche avec réglementation, et de la confidentialité.
Ce que nous avons établi dès le départ : le niveau requis était cohérent avec ce que cet apprenant pratiquait déjà. La certification n'allait pas lui demander d'apprendre quelque chose de radicalement nouveau — elle allait formaliser et consolider des usages déjà en cours. Ce cadrage a changé son rapport à l'examen : moins d'appréhension, plus de méthode.
Les quatre exercices principaux de la certification, et la façon dont nous les avons préparés :
- Rédaction : générer un texte à partir d'un brief, puis l'affiner. Nous avons travaillé la structure du prompt (rôle → tâche → contexte) et la relecture critique du résultat.
- Reformulation : adapter un contenu à une cible différente ou à un ton différent. Exemple pratique : transformer une communication interne formelle en message accessible à un public non spécialiste.
- Recherche et réglementation : générer une offre d'emploi conforme aux règles légales. Étape par étape — demander la recherche réglementaire d'abord, puis fournir le contexte, puis générer le texte.
- Confidentialité : identifier les informations sensibles avant de les coller dans un prompt. Ce que l'on exclut, et pourquoi.
"La certification ne demande pas de maîtriser des outils complexes. Elle demande de savoir pourquoi on fait ce qu'on fait — et de pouvoir l'expliquer."
Identifier ses tâches chronophages : le premier travail de stratégie
Avant d'automatiser quoi que ce soit, il faut savoir ce qui mérite de l'être. C'est l'un des enseignements les plus utiles de cette formation — et l'un des plus simples à mettre en oeuvre.
La méthode que nous avons appliquée ensemble :
- Lister les tâches récurrentes de la semaine.
- Identifier celles qui prennent du temps sans demander de jugement humain fort (recherches, mises en forme, premiers jets de rédaction).
- Pour chacune, tester ce prompt : "Fais des recherches et propose des idées pour automatiser ou optimiser cette tâche."
Ce processus produit deux effets : il donne des idées concrètes d'usage de l'IA, et il oblige à clarifier ce que l'on fait réellement dans son travail. Beaucoup de gens découvrent à cette occasion qu'ils passent un temps considérable sur des tâches qui pourraient être déléguées à l'IA sans perte de qualité.
NotebookLM : transformer des sources en synthèses utilisables
NotebookLM (Google) est l'outil qui a suscité le plus de curiosité lors de nos sessions à distance. Son principe est différent des IA conversationnelles classiques : au lieu de répondre à partir de ses données d'entraînement, il répond à partir des sources que vous lui fournissez.
Comment nous l'avons utilisé :
- Ajout de sources : fichiers locaux, liens Google Drive, pages web, vidéos YouTube. NotebookLM les indexe et les rend interrogeables.
- Mode de recherche : rapide pour une question ponctuelle, approfondi pour une analyse complète d'un sujet.
- Génération de contenus : rapports, résumés, fiches d'apprentissage, quiz, cartes mentales — tout à partir de vos propres sources.
L'usage le plus immédiatement utile pour cet apprenant : transformer un ensemble de documents hétérogènes (notes, articles, PDF) en une synthèse structurée exploitable en quelques minutes. Ce qui aurait demandé une demi-journée de lecture et de prise de notes se fait en quelques clics.
Un point de vigilance que nous avons abordé : la qualité des sources détermine la qualité des synthèses. Des scans non lisibles ou des documents mal structurés donnent des résultats médiocres. La règle d'or : données structurées en entrée, synthèse exploitable en sortie.
Produire des contenus texte et image avec l'IA
La certification porte sur la production de contenu — et c'est aussi l'un des usages les plus directs de l'IA au quotidien. Nous avons travaillé sur deux dimensions complémentaires.
La production de texte repose sur une structure de prompt qui s'applique à presque tous les cas :
- Donner un rôle à l'IA ("Tu es un expert en...")
- Préciser la tâche ("Rédige...")
- Fournir le contexte (public cible, contraintes, ton souhaité)
- Demander une relecture réglementaire si nécessaire
La production d'images s'articule en deux temps : rédiger le texte d'abord, puis demander à l'IA des idées d'illustrations cohérentes avec le contenu. ChatGPT et Gemini permettent tous deux de générer des images directement depuis l'interface, sans sortir de la conversation. Ce que nous avons pratiqué : générer plusieurs variantes, comparer, affiner le prompt d'image jusqu'à obtenir quelque chose d'utilisable.
Bien choisir ses outils IA : comparatif pratique
L'une des questions les plus fréquentes au début d'une formation IA : "Lequel choisir ?" La réponse que je donne toujours : plusieurs, selon l'usage.
Ce que nous avons retenu de ce parcours :
- Claude et Gemini sont les deux options gratuites les plus performantes pour l'exécution de tâches — rédaction, reformulation, analyse.
- Perplexity excelle pour la recherche rapide avec sources citées — idéal quand on a besoin d'une information vérifiable.
- NotebookLM est dans une catégorie à part : c'est l'outil de référence pour la recherche approfondie sur vos propres documents.
- La version gratuite de ChatGPT est moins performante que les alternatives gratuites sur de nombreuses tâches — à garder en tête avant de payer.
Un principe que j'encourage systématiquement : ne pas dépendre d'un seul outil. Certains sont indisponibles en journée (Claude connaît des surcharges régulières en heure de pointe). Avoir deux ou trois outils que l'on maîtrise assure une continuité de travail.
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