L'IA au travail · MOOC d'avant-formation · 30 minutes
Utiliser l'IA dans son environnement de travail : les repères
Bienvenue dans « L'IA au travail »
Dans quelques jours, vous suivrez la formation « Utiliser l'IA dans son environnement de travail ou professionnel ». Ce parcours d'une trentaine de minutes pose les repères communs : en salle, nous passerons plus vite à la pratique.
Voix générée par intelligence artificielle à partir de la voix du formateur. Musique originale. Sous-titres disponibles dans le lecteur.
Lire la transcription
- Bonjour, et bienvenue dans ce parcours d'avant-formation : utiliser l'IA dans son environnement de travail.
- En une trentaine de minutes, à votre rythme, vous allez poser les bases avant nos deux journées en présentiel.
- Vous verrez ce qu'est vraiment l'IA, comment elle apprend, et quels outils existent pour votre travail.
- Vous apprendrez à rédiger une consigne précise, ce qu'on appelle un prompt.
- Et vous saurez quelles données lui confier, dans quel cadre, et comment l'utiliser avec sobriété.
- La voix que vous entendez est une voix de synthèse, générée par IA à partir de la mienne.
- Le jour de la formation, pensez à apporter votre ordinateur portable. Bon parcours !
À la fin du parcours, vous saurez…
- distinguer une règle, une IA prédictive et une IA générative ;
- expliquer comment un modèle apprend, et pourquoi il peut se tromper ;
- associer un besoin de votre service au bon type d'outil ;
- rédiger une demande précise en cinq éléments ;
- classer une donnée avant de la confier à une IA, et situer le cadre légal ;
- choisir un usage à la mesure du besoin.
Votre parcours
Sept étapes courtes, à votre rythme : vous pouvez vous arrêter et reprendre plus tard.
À vous de jouer
Vrai ou faux ? Cinq idées reçues
Répondez d'instinct : il n'y a pas de note. Vous referez ce test à la fin du parcours.
1Une IA générative cherche la bonne réponse dans une base de données.
Elle produit une suite probable, morceau par morceau, d'après ce qu'elle a appris. Elle ne vérifie rien. Séquence 2.
2Toute automatisation est de l'intelligence artificielle.
Une règle fixe (si…, alors…) n'apprend rien : même entrée, même réponse. Et elle suffit souvent. Séquence 1.
3Si l'IA cite un article de loi, c'est qu'il existe.
Elle peut inventer une référence très plausible. On vérifie toujours sur Légifrance. Séquence 2.
4Au sens du règlement européen sur l'IA, le niveau de risque dépend de l'usage, pas de l'outil.
Le même assistant est à risque minimal pour rédiger un courrier, et à haut risque pour trier des candidatures. Séquence 5.
5Pour être sûr du résultat, mieux vaut toujours choisir le plus gros modèle.
Les plus gros modèles consomment le plus, et de plus petits répondent parfois aussi bien (Arcep, mai 2026). Séquence 6.
Pratique
Comptez une trentaine de minutes, en une ou plusieurs fois : votre progression reste enregistrée dans ce navigateur. Rien à installer, aucune donnée personnelle à saisir. Vidéos sous-titrées ; le « mode calme », dans le sommaire, arrête les animations. Le jour de la formation, apportez votre ordinateur portable.
Pour les décideurs et la DSI
Des encadrés comme celui-ci signalent, à chaque étape, ce qui relève du pilotage : choix des outils, données, conformité, achats. Ils préparent les échanges du jour 2.
Pourquoi ce parcours ?
Depuis le 2 février 2025, le règlement européen sur l'IA (article 4, assoupli en 2026) demande aux collectivités de prendre des mesures pour favoriser la maîtrise de l'IA par leurs agents. Ce parcours en fait partie.
Sources : Règlement (UE) 2024/1689 sur l'IA · Règlement (UE) 2026/1744
Qu'est-ce que l'IA ?
L'intelligence artificielle désigne des programmes qui produisent un résultat (une estimation, un classement, un texte, une image) à partir de données, sans que chaque cas ait été écrit à la main. Le mot recouvre des outils très différents : pour s'y retrouver, on distingue trois familles.
Analogie
Une règle, c'est une recette suivie à la lettre : mêmes ingrédients, même plat. Une IA prédictive, c'est le chef qui estime combien de repas préparer jeudi, d'après les jeudis passés. Une IA générative, c'est le chef qui invente un plat à partir de votre demande : souvent réussi, parfois raté, toujours à goûter avant de servir.
Illustration générée par IA
L'IA n'est pas née avec ChatGPT : ce qui change depuis 2022, c'est l'IA générative à la portée de tous.
Trois familles d'outils
| Famille | Ce qu'elle fait | Exemple en collectivité |
|---|---|---|
| Règle (sans IA) | Applique une règle écrite à l'avance : même entrée, même réponse. | Calculer le tarif de cantine selon le quotient familial. |
| IA prédictive | Estime une probabilité à partir de données passées. | Repérer les fuites probables sur un réseau d'eau. |
| IA générative | Produit un texte, une image ou une synthèse à partir d'une consigne, le prompt. | Rédiger le premier jet d'un courrier, résumer un rapport. |
Texte, image, données
Rédiger, reformuler, résumer, traduire. C'est l'usage le plus courant des assistants conversationnels. Exemple : transformer une note technique en message clair pour les usagers.
Vigilance : relire le fond, pas seulement la forme.
Créer une illustration, décrire ou retoucher une photo. Exemple : une affiche pour la fête de la musique.
Vigilance : une image réaliste d'une scène qui n'a pas eu lieu (un hypertrucage) doit être signalée comme générée par IA ; attention aussi aux droits d'auteur et à l'image des personnes.
Prévoir, classer, détecter des anomalies dans des tableaux ou des relevés. Exemple : repérer les fuites probables sur un réseau d'eau à partir des relevés des compteurs.
Vigilance : la qualité des données décide de tout.
Recherche classique ou IA générative ?
Moteur de recherche
Il renvoie des liens vers des sources : à vous de les lire et de juger. Plus lent, mais vous savez d'où vient l'information.
IA générative
Elle rédige directement une réponse : plus rapide, mais sans garantie, et souvent sans source. Certains outils cherchent en ligne et citent leurs sources : ouvrez-les toujours.
À vous de jouer
Règle, IA prédictive ou IA générative ?
Classez chacun des huit outils. La réponse s'affiche aussitôt.
Un formulaire calcule le tarif de cantine selon le quotient familial.
Règle : même quotient, même tarif. Pas besoin d'IA.
Un outil estime la fréquentation de la médiathèque le samedi, d'après les années passées.
IA prédictive : elle estime à partir de données passées.
Un assistant rédige le premier jet du compte rendu d'une réunion de service.
IA générative : elle produit un texte. L'agent relit et corrige.
Un logiciel signale les fuites probables sur le réseau d'eau à partir des relevés des compteurs.
IA prédictive : elle repère des écarts par rapport aux habitudes observées.
Un outil crée une affiche pour la fête de la musique à partir d'une consigne.
IA générative : elle produit une image. Attention aux droits d'auteur et à l'image des personnes.
Une relance part automatiquement quand une facture reste impayée trente jours.
Règle : une date, un délai, un envoi. Aucune IA nécessaire.
Un outil transcrit puis résume l'enregistrement d'une réunion.
La transcription repose sur de l'apprentissage profond, le résumé sur une IA générative. À relire.
Le standard oriente l'appel vers le bon service selon la touche tapée.
Règle : touche 1, service 1. Un serveur vocal classique suffit.
Mise en situation
La DGS (directrice générale des services) : « Il nous faut une IA pour calculer les heures supplémentaires des agents. »
De quelle famille d'outil a-t-elle vraiment besoin ?
Voir une proposition de réponse
Pour les décideurs et la DSI
Avant tout projet « d'IA », posez la question du sans-IA : une règle, un formulaire ou une réorganisation suffirait-elle ? C'est souvent la solution la moins chère, la plus sûre et la plus sobre.
Un outil estime la fréquentation de la piscine chaque semaine d'été, à partir des étés précédents et de la météo. De quelle famille s'agit-il ?
Vous pouvez changer de réponse : chaque option affiche son explication.
Comment une IA apprend
Une IA n'est pas programmée règle par règle : elle apprend à partir d'exemples. Comprendre comment, c'est comprendre ses forces… et ses erreurs.
Analogie
Pour former un nouvel agent au tri du courrier, on ne lui donne pas un règlement de trois cents pages : on lui montre des centaines de lettres déjà classées. À force d'exemples, il repère les indices. Un modèle apprend de la même façon, sans comprendre ce qu'il lit, et il reproduit les erreurs du tri qu'on lui a montré.
Illustration générée par IA
Voix générée par intelligence artificielle à partir de la voix du formateur. Musique originale. Sous-titres disponibles dans le lecteur.
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- Comment une IA apprend-elle ? Pas avec des règles écrites à la main, mais avec des exemples.
- On lui montre des milliers de cas déjà classés : par exemple, des photos de dépôts sauvages, et des photos de trottoirs propres.
- À chaque erreur, le modèle ajuste ses réglages internes. Peu à peu, il se trompe de moins en moins.
- C'est l'apprentissage automatique. Quand le modèle empile de très nombreuses couches de calcul, on parle d'apprentissage profond.
- Les modèles de langage sont entraînés ainsi, sur d'immenses quantités de textes. Pour écrire, ils tirent au sort une suite probable, morceau par morceau.
- Mais probable ne veut pas dire vrai : un modèle peut produire un contenu faux et vraisemblable, et reproduire les biais de ses données.
- Retenez-le : l'IA propose, et c'est vous qui vérifiez.
1. Apprendre à partir d'exemples
On montre au modèle des milliers d'exemples déjà classés : c'est l'entraînement. À chaque erreur, il ajuste ses réglages internes, ses paramètres. À la fin, il sait classer des cas qu'il n'a jamais vus… à condition qu'ils ressemblent à ses exemples.
Apprendre, pour un modèle, c'est ajuster ses réglages jusqu'à commettre le moins d'erreurs possible sur les exemples. S'ils sont mal classés ou déséquilibrés, il apprend… les mêmes défauts.
2. Apprentissage automatique ou profond ?
- Apprentissage automatique (en anglais machine learning) : le modèle apprend des régularités à partir d'exemples, souvent des données en tableau. Exemple : estimer la fréquentation d'un équipement.
- Apprentissage profond (deep learning) : un réseau de neurones artificiels à très nombreuses couches de calcul, qui trouve lui-même les indices dans des données brutes, images, sons ou textes. Exemple : transcrire une réunion, reconnaître un objet sur une photo.
- Les modèles de langage (LLM, pour grands modèles de langage) sont des modèles d'apprentissage profond, entraînés sur d'immenses volumes de textes.
Toute IA générative est de l'apprentissage profond, mais toute IA n'est pas générative.
3. Comment un modèle de langage écrit
Il produit sa réponse morceau par morceau (les jetons, en anglais tokens), en tirant au sort une suite probable d'après ses textes d'entraînement. Il ne vérifie rien.
Le modèle a « tiré » samedi parce que c'est la suite la plus fréquente dans ses textes d'entraînement… pas parce qu'il connaît votre déchetterie. Probable ne veut pas dire vrai. Probabilités imaginées pour l'exemple.
Trois limites à connaître
Le faux vraisemblable, ou hallucination : un contenu faux mais plausible, sur le même ton qu'un contenu juste. Les biais : le modèle reproduit les stéréotypes de ses données ; demandez-lui de décrire « un agent de police municipale », puis « un agent territorial spécialisé des écoles maternelles », et observez. La date de fin des connaissances : sans recherche en ligne, il ignore ce qui s'est passé après son entraînement.
À vous de jouer
Associez chaque terme à sa définition
Cliquez sur un terme, puis sur la définition qui lui correspond.
Mise en situation
Un collègue de l'urbanisme : « J'ai demandé à l'IA la date d'approbation de notre plan local d'urbanisme. Elle m'a répondu 2019, d'un ton très sûr. C'est fiable ? »
Que lui répondez-vous ?
Voir une proposition de réponse
Pour les décideurs et la DSI
La qualité d'un modèle dépend d'abord de ses données. Avant un projet d'IA prédictive, faites l'inventaire : quelles données, où sont-elles, sont-elles fiables, sont-elles sensibles ? Un historique incomplet ou déséquilibré donne des résultats biaisés.
Un assistant affirme, sur un ton assuré, qu'une délibération a été votée le 3 mars. Pourquoi faut-il vérifier ?
Vous pouvez changer de réponse : chaque option affiche son explication.
La boîte à outils
Derrière le mot « IA », il y a des briques différentes. Les distinguer évite de comparer ce qui ne se compare pas, et de choisir un outil trop puissant… ou pas assez.
Analogie
Le modèle, c'est le moteur. L'assistant, c'est la voiture autour : le volant, les sièges, le tableau de bord. On peut monter le même moteur dans plusieurs voitures, et une voiture ne roule pas sans moteur.
Illustration générée par IA
Les six briques
| Brique | Ce que c'est | Exemple |
|---|---|---|
| Modèle | Le moteur qui génère le texte ou l'image. | Les modèles de Mistral AI, d'OpenAI, de Google ou de Meta. |
| Assistant | L'écran de conversation et ses consignes. | Vibe (anciennement Le Chat), ChatGPT, Copilot ; ou LM Studio, installé sur le poste. |
| RAG | Génération augmentée par recherche : l'assistant consulte vos documents avant de répondre. | Un outil comme NotebookLM, à qui l'on confie le règlement intérieur. |
| Outil connecté | L'assistant lit ou écrit dans vos logiciels. | Un assistant intégré au traitement de texte ou à la messagerie. |
| Agent | Enchaîne seul plusieurs actions vers un objectif, avec une validation humaine avant d'agir. | Préparer la revue de presse : chercher, trier, résumer, puis soumettre avant envoi. |
| API | La prise qui relie un modèle à un autre logiciel. | Brancher un modèle sur un outil d'automatisation comme Make ou n8n. |
Outils cités à titre d'exemple, sans recommandation : demandez à votre DSI lesquels sont autorisés, et pour quel niveau de données.
Plus l'outil agit seul, plus les contrôles humains montent.
Le RAG (génération augmentée par recherche) fait chercher l'assistant dans vos documents avant qu'il rédige, et lui fait citer sa source. Exemple fictif.
Quel outil pour quel usage ?
Un assistant conversationnel, ou intégré au traitement de texte : courriers, notes, reformulation en langage clair.
Vigilance : relire le fond et respecter le niveau de données.
Un outil qui travaille sur vos documents répond en citant les passages ; un moteur de recherche avec IA, comme Perplexity, cite ses sources sur le web.
Vigilance : ouvrez les sources citées, elles peuvent être mal résumées.
Un outil de transcription transforme l'enregistrement d'une réunion en texte, puis l'IA en tire un compte rendu : c'est un atelier du jour 2.
Vigilance : informez les participants ; la voix et les propos sont des données personnelles, donc outil validé obligatoire.
Des enchaînements « si…, alors… » entre logiciels, avec ou sans IA, avec des outils comme Make ou n8n.
Vigilance : l'outil n'accède qu'aux données utiles, et un agent valide toute action qui engage la collectivité.
À vous de jouer
Quelle brique pour quel besoin ?
Choisissez, pour chacun des six besoins, la brique la plus simple qui fait le travail.
Reformuler en langage clair un courrier type, sans donnée personnelle.
Un assistant suffit : texte de niveau 1, relu avant envoi.
Répondre aux questions des agents sur le règlement intérieur, en citant l'article.
L'assistant doit consulter le règlement à jour et citer sa source : c'est un RAG.
Résumer, dans le traitement de texte, le rapport d'activité ouvert à l'écran.
L'assistant lit le document directement dans votre logiciel : c'est un outil connecté.
Envoyer un accusé de réception à chaque formulaire reçu.
Une règle automatique suffit : aucune IA nécessaire.
Préparer chaque matin la revue de presse : chercher, trier, résumer, puis la soumettre au cabinet avant envoi.
Plusieurs actions enchaînées vers un objectif, avec une validation humaine avant l'envoi : c'est un agent.
Retrouver, dans quarante comptes rendus de conseils d'école, toutes les demandes de travaux.
L'assistant cherche dans un ensemble de documents et cite les passages : c'est un RAG.
L'État et ses outils
L'État a développé des outils d'IA pour ses propres agents, comme L'Assistant et Albert API. Leur ouverture aux collectivités est limitée et évolue : vérifiez les conditions actuelles sur ia.numerique.gouv.fr. Le code d'Albert API est publié en open source et peut être réutilisé.
Pour les décideurs et la DSI
Avant d'autoriser un outil : où les données sont-elles traitées et hébergées ? Sont-elles réutilisées pour entraîner le modèle ? Qui y accède ? Que prévoit le contrat ? Une version gratuite grand public n'offre pas les garanties d'une offre professionnelle sous contrat.
Votre service veut un assistant qui réponde aux questions des agents à partir des notes de service, en citant ses sources. De quelle brique a-t-il besoin ?
Vous pouvez changer de réponse : chaque option affiche son explication.
Sources : DINUM : l’IA pour les agents publics · Mistral AI : Le Chat devient Vibe (28 mai 2026)
Bien demander : le prompt
Le prompt est la consigne écrite que vous donnez à l'IA. Le modèle ne sait que ce que vous lui écrivez : ce que la consigne ne dit pas, il le devine.
Analogie
Montez dans un taxi et dites « en ville » : vous arriverez quelque part. Donnez l'adresse exacte, l'heure d'arrivée et « par le plus court » : vous arriverez où vous voulez. Un prompt, c'est l'adresse complète.
Illustration générée par IA
Les cinq éléments d'un prompt
- Rôle : qui parle (« Tu es assistant de direction… »).
- Contexte : les faits utiles, inventés ou publics.
- Tâche : ce qu'il faut produire, avec un verbe d'action.
- Format : la longueur, le ton, la structure.
- Garde-fous : ce qui est interdit (inventer, ajouter, citer sans source…).
Qui parle, dans quelle situation, pour produire quoi, sous quelle forme, avec quels interdits : cinq éléments suffisent.
Cliquez sur un élément pour le repérer dans ce prompt de compte rendu.
À vous de jouer
Repérez les cinq éléments
Tu es assistant de direction dans une commune de 20 000 habitants. Voici mes notes de la réunion du comité de pilotage du nouveau site internet (réunion fictive) : [notes]. Rédige le compte rendu de cette réunion. Une page au plus : décisions, actions avec responsable et échéance, points en suspens ; style télégraphique. N'ajoute aucune information absente des notes et signale ce qui est ambigu.
Même besoin, deux demandes
Demande vague
Améliore ce mail.
Réponse obtenue (exemple)
Bonjour à tous, j'espère que vous allez bien ! Nous avons le plaisir de… (un texte plus long et plus formel ; la date des travaux a disparu)
Prompt précis
Tu es responsable du service des sports. Reformule le courriel ci-dessous, adressé aux associations sportives, qui annonce la fermeture du gymnase pour travaux du 3 au 14 février (dates fictives). 120 mots au plus, ton cordial, la solution de repli en premier. Ne modifie ni les dates ni les lieux. [courriel]
Réponse obtenue (exemple)
Bonjour, pendant les travaux du gymnase, du 3 au 14 février, vos créneaux sont transférés à la salle polyvalente, aux mêmes horaires… (court, cordial, dates intactes)
Exemple rédigé pour ce parcours : ce n'est pas une réponse réelle d'un modèle.
Demande vague
Fais un tableau de suivi des formations.
Réponse obtenue (exemple)
Un tableau générique de douze colonnes, rempli de noms d'agents et de données inventés, à supprimer avant usage.
Prompt précis
Tu es gestionnaire des ressources humaines. Propose la structure d'un tableau Excel de suivi des formations du service : 6 colonnes au plus, le type de donnée de chaque colonne, et une formule qui totalise les heures par agent. Utilise Agent A, Agent B : aucun nom réel.
Réponse obtenue (exemple)
Colonnes : Agent (texte), Formation (texte), Organisme (texte), Date (date), Durée en heures (nombre), Statut (liste). Total par agent : =SOMME.SI(A:A;"Agent A";E:E)
Exemple rédigé pour ce parcours : ce n'est pas une réponse réelle d'un modèle.
Demande vague
Fais-moi une note sur l'IA.
Réponse obtenue (exemple)
Trois pages générales sur l'histoire de l'IA, ses promesses et ses risques, sans lien avec votre collectivité.
Prompt précis
Tu es chargé de mission numérique dans une communauté d'agglomération de 80 000 habitants. Rédige le plan d'une note de cadrage pour le comité de direction sur les usages de l'IA générative par les agents : enjeux, risques, gouvernance, premières actions. Une page, cinq parties, ton institutionnel. Ne cite aucun chiffre sans source et signale les points à faire valider par la DSI et le DPO.
Réponse obtenue (exemple)
1. Pourquoi cadrer maintenant. 2. Les risques : données, erreurs, sécurité. 3. La gouvernance : qui décide, quels outils. 4. Premières actions. 5. Points à valider par la DSI et le DPO.
Exemple rédigé pour ce parcours : ce n'est pas une réponse réelle d'un modèle.
Et la méthode RCOCET ?
Si vous la connaissez, rien ne change : objectif = tâche, contraintes = garde-fous, exemples et ton précisent le format. En salle, vous reformulerez des prompts, comparerez les réponses, puis appliquerez la méthode à un cas de votre métier.
Mise en situation
Une collègue de la communication a écrit : « Fais une affiche pour la fête de quartier. » Le résultat est hors sujet.
Que manque-t-il à sa demande ?
Voir une proposition de réponse
Pour les décideurs et la DSI
Un bon prompt se partage : une bibliothèque de prompts validés par service fait gagner du temps, harmonise la qualité… et réduit le nombre d'essais, donc la consommation.
Lequel de ces prompts a le plus de chances de donner une réponse utilisable ?
Vous pouvez changer de réponse : chaque option affiche son explication.
Le cadre : données, droit, sécurité
Utiliser l'IA au travail, c'est rester dans trois cadres : celui de vos données, celui du droit, celui de la sécurité.
Analogie
Coller un document de travail dans une IA gratuite en ligne, c'est un peu comme lire un dossier à voix haute dans le train : il ne se passera peut-être rien… mais vous ne savez pas qui écoute, ni ce qu'il en fera.
Illustration générée par IA
Voix générée par intelligence artificielle à partir de la voix du formateur. Musique originale. Sous-titres disponibles dans le lecteur.
Lire la transcription
- Utiliser l'IA au travail, c'est respecter trois cadres : vos données, le droit, et la sécurité.
- D'abord, les données. Avant d'écrire, classez l'information : publique, interne ou sensible.
- Une donnée publique va dans un outil autorisé par la collectivité. Une donnée interne, dans un outil sous contrat, validé pour ce niveau : jamais dans une version gratuite.
- Une donnée sensible, comme un dossier d'usager ou des données de santé, seulement dans un outil validé pour ce niveau, après l'avis de la DSI, du RSSI et du DPO.
- Ensuite, le droit. Le RGPD protège les personnes. Le règlement européen sur l'IA classe les usages : c'est l'usage qui fixe le niveau de risque, pas l'outil.
- Un chatbot qui répond aux usagers doit dire qu'il est une IA. Trier des candidatures, en revanche, est un usage à haut risque.
- Enfin, la sécurité : pas de fuite de données, pas de consigne cachée exécutée, et aucune action sans validation humaine.
1. Vos données : trois niveaux
Ce que vous tapez dans un outil en ligne part chez son éditeur ; selon les conditions d'utilisation, cela peut être conservé ou servir à améliorer le service. L'ANSSI (Agence nationale de la sécurité des systèmes d'information) recommande de ne jamais confier de données sensibles, dont les données personnelles, à une IA générative grand public. Avant d'écrire, classez l'information.
Avant d'écrire, classez l'information. Dans le doute, on passe au niveau supérieur.
Afficher les trois niveaux sous forme de tableau
| Niveau | Exemples | Où peut-elle aller ? |
|---|---|---|
| 1 · Public | Délibération publiée, page du site, cas inventé | Un outil autorisé par la collectivité ; réponse vérifiée. |
| 2 · Interne | Note de service, procédure, demande courante d'un usager réduite au nécessaire | Un outil sous contrat, validé pour ce niveau ; jamais une version gratuite grand public. |
| 3 · Sensible | Dossier d'usager, données RH, sociales ou de santé, main courante, mots de passe | Uniquement un outil validé pour ce niveau, après analyse de la DSI, du RSSI et du DPO. |
À vous de jouer
Feu tricolore : quel niveau ?
Classez chaque information dans un des trois niveaux. Dans le doute, on monte d'un niveau.
Le compte rendu publié du dernier conseil municipal
Public : tout outil autorisé par la collectivité, réponse vérifiée.
Une note de service sur l'organisation des congés d'été
Interne : outil sous contrat, validé pour ce niveau, jamais une version gratuite grand public.
Le planning nominatif des agents de la police municipale
Sensible : données personnelles et informations opérationnelles.
Le tableau des subventions votées, annexé à une délibération publiée
Public : il est déjà diffusé.
Le courriel d'un usager qui demande les horaires de la déchetterie, sans nom ni adresse
Interne : une demande courante, réduite au nécessaire. Avec le nom ou l'adresse, on reste prudent et on monte d'un niveau.
Le dossier d'aide sociale d'une famille
Sensible : données sociales, uniquement dans un outil validé pour ce niveau, après analyse de la DSI, du RSSI et du DPO.
Les identifiants d'accès au logiciel de paie
Sensible, et en pratique : un identifiant ou un mot de passe ne se confie jamais à une IA.
2. Le droit : RGPD et règlement européen sur l'IA
Le RGPD (règlement général sur la protection des données) s'applique dès qu'une donnée permet d'identifier une personne, IA ou pas : une finalité précise, le minimum de données, une durée de conservation, des personnes informées. Le DPO (délégué à la protection des données) est votre premier interlocuteur.
Le règlement européen sur l'IA (en anglais AI Act) classe les usages en quatre niveaux. C'est l'usage qui fixe le niveau, pas l'outil : le même assistant peut être à risque minimal pour rédiger un courrier, et à haut risque pour trier des candidatures.
| Niveau | Exemples | Depuis quand ? |
|---|---|---|
| Interdit | Notation sociale des personnes ; déduire les émotions d'un agent au travail à partir de son visage ou de sa voix | 2 février 2025 |
| Haut risque | Trier des candidatures ; évaluer le droit d'une personne à une aide sociale (annexe III) | Obligations au 2 décembre 2027 |
| Transparence | Un chatbot dit qu'il est une IA ; un hypertrucage est signalé ; un texte d'intérêt public publié sans relecture humaine ni responsable éditorial porte une mention | 2 août 2026 |
| Minimal | Rédiger un courrier, résumer une note | Pas d'obligation propre, mais l'article 4 s'applique |
L'article 4 s'applique depuis le 2 février 2025 : la collectivité prend des mesures pour favoriser la maîtrise de l'IA par ses agents. Depuis l'assouplissement de 2026, c'est une obligation de moyens : aucun niveau n'est exigé de chaque agent.
3. La sécurité : trois risques
- La fuite de données : un document confié à un outil non validé.
- L'injection de consignes (en anglais prompt injection) : des instructions cachées dans un document, un courriel ou une page web, que l'outil exécute.
- L'action sans validation : un outil connecté ou un agent qui envoie, supprime ou publie seul.
Le réflexe : l'outil n'accède qu'aux données utiles, et un agent valide toute action qui engage la collectivité.
Le « shadow IA »
C'est l'usage d'outils non validés, souvent faute d'alternative. Dans une enquête menée auprès d'environ 2 000 agents de l'État, 89 % disent utiliser l'IA dans leur travail et 55 % le font avec des outils non validés (juin 2026). La meilleure réponse : proposer des outils validés, et former.
À vous de jouer
Repérez les trois prises de risque
Cliquez sur les étapes qui vous paraissent risquées, puis vérifiez.
Un chef de projet prépare, pour le comité de direction, un rapport confidentiel sur la réorganisation d'un service. Pour gagner du temps…
Scène fictive, écrite pour l'exercice.
Pour les décideurs et la DSI
Tenez un registre des usages : qui utilise quel outil, pour quelle tâche, avec quelles données ; il est distinct du registre RGPD des traitements. Un usage qui touche des données sensibles ou des décisions sur des personnes peut imposer une analyse d'impact (AIPD) : voyez-le avec le DPO, avant tout pilote.
Une commune veut mettre en ligne un chatbot qui répond aux usagers sur les démarches. Qu'impose, au minimum, le règlement européen sur l'IA ?
Vous pouvez changer de réponse : chaque option affiche son explication.
Sources : Règlement (UE) 2024/1689 sur l'IA · Règlement (UE) 2026/1744 · CNIL : intelligence artificielle · ANSSI : recommandations de sécurité pour un système d'IA générative (2024) · Localtis : plan « Notre IA » (16 juin 2026)
Sobriété et départ
Chaque requête mobilise des serveurs, de l'électricité, et de l'eau pour les refroidir. Sans culpabiliser, on peut choisir l'outil à la mesure du besoin.
Analogie
On ne prend pas le camion benne pour aller chercher une ramette de papier. Pour une tâche simple, un petit modèle, ou un outil sans IA, fait très bien l'affaire.
Illustration générée par IA
Les plus grands modèles consomment le plus d'énergie, et de plus petits répondent parfois aussi bien (Arcep et PEReN, mai 2026). Pour une tâche simple, choisissez l'outil à la mesure du besoin.
Selon l'Agence internationale de l'énergie, citée par l'Arcep, la consommation électrique des centres de données dans le monde pourrait doubler entre 2024 et 2030. L'Arcep relève aussi, avec le PEReN (pôle d'expertise de la régulation numérique), que les plus grands modèles consomment le plus d'énergie, alors que de plus petits fournissent parfois des réponses aussi pertinentes.
Cinq réflexes sobres
- Se demander si l'IA est utile : un modèle de courrier existant, ou une simple recherche, suffisent parfois.
- Écrire un prompt précis du premier coup, plutôt que dix essais.
- Éviter les images et les vidéos générées « pour décorer ».
- Préférer un modèle à la mesure de la tâche.
- Réutiliser les bons prompts de la bibliothèque du service.
Pour les décideurs et la DSI
Depuis le 21 août 2026, tout marché public doit comporter au moins un critère d'attribution environnemental (loi Climat et résilience, article 35). Il vaut aussi pour l'achat d'un outil d'IA : demandez aux fournisseurs des données sur la consommation de leurs modèles.
Vous devez reformuler un court message d'information aux usagers. Quel choix est le plus sobre ?
Vous pouvez changer de réponse : chaque option affiche son explication.
À vous de jouer
Refaites le test du début
Les cinq mêmes affirmations qu'à l'accueil : mesurez ce que vous avez appris.
1Une IA générative cherche la bonne réponse dans une base de données.
Elle produit une suite probable, morceau par morceau, d'après ce qu'elle a appris. Elle ne vérifie rien. Séquence 2.
2Toute automatisation est de l'intelligence artificielle.
Une règle fixe (si…, alors…) n'apprend rien : même entrée, même réponse. Et elle suffit souvent. Séquence 1.
3Si l'IA cite un article de loi, c'est qu'il existe.
Elle peut inventer une référence très plausible. On vérifie toujours sur Légifrance. Séquence 2.
4Au sens du règlement européen sur l'IA, le niveau de risque dépend de l'usage, pas de l'outil.
Le même assistant est à risque minimal pour rédiger un courrier, et à haut risque pour trier des candidatures. Séquence 5.
5Pour être sûr du résultat, mieux vaut toujours choisir le plus gros modèle.
Les plus gros modèles consomment le plus, et de plus petits répondent parfois aussi bien (Arcep, mai 2026). Séquence 6.
À préparer pour la formation
Le jour de la formation
Apportez votre ordinateur portable, chargé, avec son chargeur : nous travaillerons directement dessus, en atelier.
Pensez à une tâche de votre service où l'IA pourrait vous aider. Décrivez-la sans aucune donnée personnelle : nous la travaillerons en salle.
Vos réponses restent dans ce navigateur : elles ne sont envoyées à personne. Copiez-les pour les garder.
Pour échanger avant la formation
Si votre session dispose d'un espace sur Formadist, la plateforme de formation du CNFPT, vous y trouverez un fil de discussion : « Comment imaginez-vous l'IA dans votre métier ? ». Partagez-y une idée ou une question.
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Les dix repères du parcours, sur une page à imprimer ou à garder en PDF.
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L'IA au travail · fiche mémo
Les 10 repères à retenir avant la formation
- Trois familles : Règle, IA prédictive, IA générative. D'abord vérifier si une règle suffit.
- Apprentissage : Un modèle apprend à partir d'exemples ; il reproduit leurs défauts, les biais.
- Modèle de langage : Il tire au sort une suite probable, morceau par morceau. Il ne vérifie rien.
- Faux vraisemblable : Faux mais plausible, sur le même ton. On vérifie à la source avant d'utiliser.
- Six briques : Modèle, assistant, RAG, outil connecté, agent, API. Plus l'outil agit seul, plus on contrôle.
- Prompt : Rôle, contexte, tâche, format, garde-fous.
- Niveaux de données : 1 public, 2 interne, 3 sensible. Dans le doute, on monte d'un niveau. Un mot de passe : jamais.
- Règlement européen sur l'IA : L'usage fixe le niveau de risque. Un chatbot dit qu'il est une IA.
- Sécurité : Fuite de données, injection de consignes, action sans validation : un agent valide toujours.
- Sobriété : L'outil à la mesure du besoin. L'IA propose, l'agent vérifie et signe.
À apporter en formation : votre ordinateur portable (chargé, avec son chargeur) et votre cas d'usage.
Parcours d'avant-formation « L'IA au travail » · contenus fictifs, aucune donnée personnelle.
Pour l'enregistrer en PDF, choisissez « Enregistrer au format PDF » dans la fenêtre d'impression.
Voix générée par intelligence artificielle à partir de la voix du formateur. Musique originale. Sous-titres disponibles dans le lecteur.
Lire la transcription
- Bravo, vous arrivez au bout du parcours.
- Vous savez distinguer une règle, une IA prédictive et une IA générative.
- Vous savez qu'un modèle apprend à partir d'exemples, et qu'il peut produire du faux sur un ton affirmatif.
- Vous connaissez les briques des outils, et les cinq éléments d'un bon prompt.
- Et vous savez classer une donnée avant de la confier, et choisir un outil à la mesure du besoin.
- Avant la formation, complétez votre fiche « Mon cas d'usage » : nous la travaillerons ensemble.
- Apportez votre ordinateur portable et vos questions. À très bientôt en formation !
Ce qui vous attend en présentiel
Jour 1
- Qu'est-ce que l'IA ? Démonstration : recherche classique ou IA générative
- Comment fonctionne une IA : données, apprentissage automatique et profond
- Bien formuler un prompt : exercices de reformulation
- Optimiser ses prompts pour le travail : compte rendu, courriel, tableau
Jour 2
- D'autres outils : automatisation, recherche approfondie, outils sur vos documents
- Mieux utiliser l'IA au quotidien : un compte rendu à partir d'un enregistrement
- Impacts environnementaux et bonnes pratiques
- Réglementation et précautions : le cas du rapport confidentiel
Fin du parcours
Venez avec votre ordinateur portable, votre cas d'usage, vos questions… et votre curiosité. À très bientôt en formation !
Sources : Arcep : « IA générative : quels défis environnementaux ? » (21 mai 2026) · Service-public : critère environnemental dans les marchés publics