En résumé : 28 heures de formation (13h avec Florence + 15h e-learning) ont permis à ce technicien prévention de créer trois assistants IA opérationnels — dont un spécialisé sur la norme NF C 18-510 pour l'analyse d'incidents électriques — d'automatiser la conversion de PDF réglementaires en markdown avec un script Python, et d'obtenir la certification officielle en IA générative.
Quand ce technicien prévention m'a contactée, son secteur d'activité était la sécurité au travail — analyse d'accidents, plans de prévention, documents réglementaires, formation aux bonnes pratiques. En apparence, loin de l'IA. En réalité, c'est exactement le type de profil pour qui l'IA change radicalement le rapport au travail : beaucoup de documentation dense, des textes réglementaires à maîtriser, des rapports structurés à produire régulièrement. Vingt-huit heures de formation plus tard, trois assistants déployés et une certification en poche, voici ce que nous avons accompli.
Comprendre l'IA générative et choisir les bons outils
Avant de créer le premier assistant, nous avons posé les bases. Quel modèle utiliser selon la tâche ? Quelle est la différence entre GPT-4o et o3 pour une succession d'étapes complexes ? Comment utiliser le mode recherche pour trouver des informations réglementaires récentes ?
Nous avons exploré plusieurs outils dès les premières sessions :
- ChatGPT (GPT-4o) : pour la rédaction, la synthèse de documents et la création d'assistants personnalisés.
- GPT-o3 : évalué pour des tâches de raisonnement en plusieurs étapes — analyse d'incidents, construction d'arbres des causes.
- Mammouth.ai : accès multi-modèles pour tester les IA les plus performantes du moment sans changer d'interface.
- NotebookLM (Google) : synthèse de documents PDF — utile pour digérer rapidement des normes volumineuses.
- Gamma : génération de présentations à partir d'un texte ou d'un plan — les comptes rendus de formation peuvent devenir des supports visuels en quelques minutes.
Un apprentissage important de cette phase : les modèles ne se valent pas pour toutes les tâches. Un modèle performant en rédaction peut être moins fiable pour une analyse en plusieurs étapes. La formation a permis de construire une vraie grille de décision personnelle.
Créer un assistant IA spécialisé en sécurité électrique
C'est le projet le plus technique et le plus impressionnant de cette formation. L'objectif : créer un GPT personnalisé capable d'analyser un incident électrique selon la norme NF C 18-510, avec la norme elle-même chargée en base de connaissance.
L'assistant créé guide l'utilisateur en trois étapes :
- Historique factuel de l'incident : chronologique, structuré, avec acteurs, habilitations et conditions initiales. Rédigé au présent historique, neutre, sans jugement.
- Arbre des causes selon la méthode INRS : causes immédiates, profondes et organisationnelles, croisées avec les six étapes de consignation de la norme (pré-identification → MALT + CC). L'assistant vérifie la conformité DMAC, les habilitations, la VAT et les EPI.
- Plan d'action SMART : court terme (<1 mois), moyen terme (1–6 mois), long terme (>6 mois), avec responsable et indicateur de suivi pour chaque action.
Ce type d'analyse prenait auparavant entre 4 et 6 heures. Avec l'assistant, le cadre structuré est produit en quelques minutes — le technicien se concentre alors sur la vérification des faits et la validation des conclusions, là où sa valeur ajoutée est réelle.
"Ce qui prenait une demi-journée se fait maintenant en moins d'une heure. Et la qualité du rapport est plus homogène."
Rédiger la politique d'utilisation de l'IA de son entreprise
La question de la gouvernance de l'IA en entreprise est aujourd'hui incontournable. De nombreuses organisations hésitent à utiliser l'IA parce qu'elles n'ont pas défini de règles claires : quelles données peut-on partager avec un modèle ? Quels usages sont autorisés ? Comment documenter les décisions assistées par l'IA ?
Nous avons configuré un assistant dédié à ce sujet : un GPT personnalisé capable de guider la rédaction d'une politique d'utilisation de l'IA adaptée au contexte de l'entreprise. L'assistant pose des questions sur le secteur, les types de données manipulées, les contraintes réglementaires spécifiques, puis produit un document structuré, modifiable, prêt à être soumis à la direction.
Pour un technicien prévention, cette compétence est stratégique : il est souvent en première ligne pour sensibiliser les équipes aux risques — y compris les risques liés aux nouveaux outils numériques. Avoir une politique IA formalisée, c'est aussi un levier de crédibilité interne.
Convertir des PDF réglementaires en markdown avec Python et l'API GPT
Les professionnels HSE manipulent en permanence des documents techniques denses : normes, guides INRS, procédures internes, rapports d'audit. Ces documents sont souvent en PDF — un format difficile à exploiter directement par les modèles d'IA.
La solution que nous avons développée : un script Python utilisant l'API GPT pour convertir automatiquement un PDF en markdown structuré. Le résultat est un fichier texte propre, avec titres hiérarchisés, listes et tableaux — directement utilisable comme base de connaissance d'un assistant IA.
Les étapes de la mise en place :
- Installation de l'environnement Python (Thonny, recommandé pour les non-développeurs).
- Création d'une clé API OpenAI et configuration dans le script.
- Lancement du script sur un document test — une norme de quelques dizaines de pages.
- Vérification du markdown produit et ajustement des instructions si nécessaire.
- Injection du markdown comme base de connaissance dans un GPT personnalisé.
Ce processus, qui prenait 1 à 2 heures par document en copier-coller manuel, se fait désormais en quelques secondes une fois le script en place. Et la qualité de l'assistant IA qui s'appuie sur ce document s'améliore considérablement : le modèle comprend bien mieux la structure d'un texte bien formaté qu'un PDF brut.
Créer des supports visuels de prévention avec l'IA
Un usage plus immédiat, mais tout aussi utile : la création de supports de sensibilisation. La prévention des risques passe beaucoup par l'affichage, les formations internes, les mémos visuels. Des tâches souvent chronophages pour un technicien qui n'est pas graphiste.
Nous avons travaillé sur un exemple concret : générer un support visuel A4 sur les consignes de sécurité en plein pied dans les bureaux — chutes, précipitation, distraction. Le prompt ciblait les comportements à risque liés au facteur humain, structurait le contenu en à faire / à éviter, et proposait une mise en page claire avec pictogrammes.
Le résultat : un support complet, structuré, prêt à être mis en page dans Canva ou affiché directement. Ce qui aurait pris 1h30 à 2h de rédaction et de mise en page se produit en quelques minutes. La même logique s'applique à tous les documents récurrents de prévention : fiches réflexes, consignes d'évacuation, rappels de procédures.
La certification IA générative : valider ses compétences
La formation s'est conclue par la préparation à la certification officielle en IA générative. Six exercices pratiques couvrant les usages professionnels de l'IA :
- Techniques de prompt engineering pour la création de contenus.
- Déploiement d'une stratégie d'intégration de l'IA en entreprise.
- Respect des réglementations et principes éthiques.
- Optimisation des contenus générés par l'IA.
- Rédaction d'une communication interne avec l'IA.
- Confidentialité des données dans l'usage de l'IA.
L'oral de validation — 20 minutes en visio devant un jury de trois professionnels du métier — permet de mettre en perspective les usages découverts pendant la formation. Pour un technicien prévention, la certification apporte une légitimité formelle sur un sujet qui devient central dans tous les secteurs, y compris les métiers HSE.
Un point que j'insiste toujours à transmettre avant la certification : détecter les contenus générés par IA est aussi une compétence clé. Nous avons utilisé 0GPT pour s'entraîner à distinguer un texte humain d'un texte produit par un modèle. Dans un contexte de prévention et de documentation réglementaire, la fiabilité des sources est non négociable.
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