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Leçons gratuites

Cours d’IA gratuit : des leçons courtes pour les tâches que vous faites déjà

Ce cours d’IA gratuit réunit des leçons courtes, chacune centrée sur une tâche professionnelle concrète, que vous pouvez lire et mettre en pratique dès aujourd’hui, sans inscription. Chaque leçon présente un point de départ désordonné, une méthode pas à pas, un résultat insuffisant puis une version améliorée, ainsi que la manière de vérifier le résultat avant de le partager.

Approfondissez un peu.

31 ressources
Leçon gratuite

L’IA pour les présentations : construire d’abord le fil conducteur, puis les diapositives

À la fin de cette leçon, vous saurez utiliser l’IA de manière fiable pour vos présentations : définir le public et le message unique à transmettre, demander à l’IA de proposer un fil conducteur et des notes de présentation à partir de vos documents, puis vérifier vous-même chaque chiffre avant de créer la moindre diapositive. La méthode fonctionne que vous utilisiez ChatGPT pour des présentations PowerPoint, Claude, Gemini ou Copilot.

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Leçon gratuite

Comptes rendus de réunion avec l’IA : d’une transcription désordonnée aux décisions et aux responsables

Cette leçon vous montre comment transformer des notes brutes ou une transcription en compte rendu de réunion rédigé avec l’IA et utile à l’action : décisions, responsables, échéances et questions ouvertes, chaque élément pouvant être rattaché à ce qui a réellement été dit. Vous apprendrez aussi dans quels cas le consentement est nécessaire pour enregistrer, et comment vérifier le résumé avant de l’envoyer.

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Leçon gratuite

Rédaction de rapports avec l’IA : des rapports d’avancement hebdomadaires et mensuels fiables

Cette leçon vous montre comment utiliser l’IA pour rédiger des rapports d’avancement récurrents : vous fournissez les notes et les chiffres, l’IA leur donne une structure cohérente, et vous vérifiez chaque chiffre et en assumez la responsabilité. Une fois le modèle au point, chaque rapport demande beaucoup moins de travail de rédaction et conserve la même présentation d’un mois à l’autre.

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Générateur de procédures avec l’IA : transformez une démonstration pas à pas en une procédure que les équipes suivent

Vous n’avez pas besoin d’une application dédiée : avec les bonnes instructions, n’importe quel assistant d’IA peut servir de générateur de SOP et transformer une démonstration enregistrée ou des notes brutes en une procédure opérationnelle standard précisant les étapes, les responsables, les contrôles et les exceptions. Cette leçon présente la méthode, un exemple détaillé et la façon de tester la procédure avant que quiconque ne s’y fie.

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Entretien d’évaluation avec ChatGPT : structurez les éléments factuels, gardez la main sur le jugement

Cette leçon montre aux responsables comment utiliser une consigne d’entretien d’évaluation dans ChatGPT, ou la même méthode dans Claude, Gemini ou Copilot, pour transformer des éléments déjà recueillis en retours équilibrés et précis. L’IA n’invente jamais de retours, n’accède jamais à plus de données personnelles que ne l’autorise l’outil approuvé par votre employeur et ne décide jamais de la note.

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Fiche de poste avec l’IA : partez du rôle réel, puis éliminez les biais

Cette leçon vous montre comment rédiger avec l’IA une fiche de poste qui décrit le travail réel, et non un poste générique, puis utiliser le même outil pour repérer les formulations susceptibles de décourager de bons candidats. La méthode fonctionne avec une consigne de rédaction de fiche de poste dans ChatGPT, ou dans Claude, Gemini ou Copilot, et se termine par une vérification des aspects juridiques par les ressources humaines.

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L’IA pour les publications sur les réseaux sociaux : une idée de départ, plusieurs brouillons adaptés aux plateformes

Cette leçon enseigne une méthode fiable pour utiliser l’IA dans vos publications sur les réseaux sociaux : partez d’une idée issue d’une source réelle, demandez à l’IA de l’adapter à chaque plateforme en respectant le ton de votre marque et ne publiez que des affirmations que vous pouvez prouver. Que vous utilisiez ChatGPT pour les réseaux sociaux ou un autre assistant, la méthode reste la même.

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Corrélation ne signifie pas causalité : comment interpréter une tendance avant d’agir

Dire que corrélation ne signifie pas causalité, c’est rappeler que deux chiffres qui évoluent ensemble ne prouvent pas que l’un provoque l’autre. Dans cette leçon, vous découvrirez les trois explications courantes d’une tendance trompeuse : les facteurs de confusion, la causalité inverse et le hasard. Vous verrez aussi comment une expérience simple permet de comprendre ce qui se passe réellement.

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Comprendre les réseaux de neurones : neurones, couches et apprentissage par les erreurs

Les réseaux de neurones sont des modèles composés de couches d’unités simples reliées entre elles, qui apprennent à reconnaître des régularités en ajustant de façon répétée la force de leurs connexions pour réduire leurs erreurs. Cette leçon explique leur fonctionnement sans équations, pourquoi ils ont besoin d’autant de données, où ils sont utilisés et ce qu’ils ne peuvent pas faire, pour que vous puissiez interroger un fournisseur ou un collègue en toute confiance.

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Surapprentissage et sous-apprentissage : pourquoi un modèle qui semble parfait peut échouer

On parle de surapprentissage lorsqu’un modèle apprend ses données d’entraînement si précisément qu’il échoue sur de nouvelles données ; le sous-apprentissage survient lorsqu’il est trop simple pour repérer les régularités, même dans ses données d’entraînement. Cette leçon vous montre comment les distinguer en comparant les résultats d’entraînement et de test, à l’aide d’un modèle fictif de prédiction de l’attrition client, et comment remédier à chacun.

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Systèmes de recommandation : comment se décide la sélection « vous aimerez aussi »

Les systèmes de recommandation sont des modèles qui prédisent les articles susceptibles d’intéresser une personne, à partir des articles eux-mêmes, des choix de personnes au profil similaire, ou des deux. Cette leçon explique les deux principales approches, pourquoi les nouveaux produits et les nouveaux clients posent problème, et comment les recommandations peuvent discrètement restreindre ce que les gens voient.

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Tableaux de bord et KPI : moins de chiffres, de meilleures décisions

De bons tableaux de bord et KPI présentent quelques mesures, chacune liée à une décision à prendre, plutôt que tous les chiffres qu’il est possible de suivre. Cette leçon vous montre comment choisir ces mesures, combiner indicateurs avancés et indicateurs de résultat, concevoir un tableau de bord que les gens lisent vraiment et utiliser l’IA pour rédiger des commentaires sans la laisser inventer des explications.

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Formules Google Sheets : recherches, filtres et nettoyage de texte expliqués

Un petit ensemble de formules Google Sheets — recherches, FILTER, QUERY, ARRAYFORMULA et quelques fonctions de texte — remplace la plupart des copier-coller effectués chaque semaine dans les feuilles de calcul. Cette leçon explique simplement ce que fait chaque formule, quand l’utiliser et comment demander à Gemini ou à un autre assistant IA de rédiger une formule que vous vérifierez ensuite.

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Nettoyage des données avec pandas : d’un export désordonné à un tableau fiable

Nettoyer des données avec pandas consiste à charger un fichier désordonné dans un DataFrame, puis à traiter les valeurs manquantes, les doublons, les textes mal formatés, les nombres stockés sous forme de texte et les dates incohérentes, dans un ordre reproductible. Cette leçon explique chaque étape en termes simples et indique les fonctions pandas utilisées, pour que vous sachiez quoi écrire ou quoi demander à un assistant IA d’écrire.

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L’IA éthique au travail : cinq questions à se poser avant d’utiliser un résultat

Utiliser l’IA de manière éthique au travail consiste à se demander, avant d’agir sur la base d’un résultat produit par une IA, s’il est équitable, si sa méthode de production est transparente, s’il respecte les données des personnes, si une personne désignée en assume la responsabilité et s’il présente peu de risques de causer un préjudice. Cette leçon transforme ces cinq principes en questions auxquelles vous pouvez répondre en quelques minutes, à partir de décisions courantes au bureau.

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IA responsable : les contrôles quotidiens qui rendent l’utilisation de l’IA digne de confiance

L’IA responsable désigne l’ensemble des pratiques qui concrétisent systématiquement les bonnes intentions concernant l’IA : une politique claire, une étape de vérification, une documentation simple, un suivi continu et un moyen de gérer les erreurs. Cette leçon montre à une petite équipe comment mettre en place ces contrôles pour une utilisation réelle de l’IA, sans service de conformité.

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Intervention humaine dans la boucle : concevoir une vérification de l’IA que les personnes effectuent réellement

L’intervention humaine dans la boucle signifie qu’une personne examine le travail de l’IA à un stade où elle peut encore en modifier le résultat, et qu’elle dispose du temps, des informations et de l’autorité nécessaires pour le faire. Cette leçon vous montre où placer ce point de contrôle, quel dispositif de vérification convient à chaque tâche et comment éviter que cette étape ne devienne une simple habitude de cliquer pour approuver.

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Évaluer les sources : comment vérifier une affirmation avant de la reprendre

Évaluer des sources consiste à vérifier qui est à l’origine d’une affirmation, si elle est à jour, quelles preuves l’étayent et quels biais peuvent l’influencer, puis à la confirmer ailleurs avant de l’utiliser. Cette leçon applique ces vérifications à une statistique fournie par un assistant IA, car les références citées par l’IA nécessitent le même examen critique que n’importe quelle page web, et parfois davantage.

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Comment fonctionne l’IA générative : prédire, pas rechercher

L’IA générative apprend des régularités à partir de très grandes quantités de données, puis produit de nouveaux textes ou de nouvelles images qui suivent ces régularités, une petite étape à la fois. Une fois que vous comprenez qu’un agent conversationnel prédit les fragments de texte susceptibles de suivre plutôt que de rechercher des faits, ses points forts, la diversité de ses réponses et les détails qu’il invente deviennent compréhensibles.

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Génération augmentée par récupération : comment l’IA répond à partir de vos propres documents

La génération augmentée par récupération, généralement abrégée en RAG, est une méthode de conception d’un assistant IA qui recherche d’abord les passages pertinents dans un ensemble de documents, puis rédige sa réponse à partir de ces passages. Cette leçon explique son fonctionnement, les cas où elle convient et ses modes d’échec, sans nécessiter de code.

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Sortie structurée : obtenir un JSON prévisible à partir d’un modèle d’IA

Obtenir une sortie structurée consiste à demander à un modèle d’IA de renvoyer des données dans une structure fixe, généralement du JSON conforme à un schéma que vous définissez, afin que votre application puisse les lire sans avoir à les interpréter. Cette leçon explique pourquoi c’est important, comment les API des principaux modèles le permettent, et comment valider les résultats et gérer les échecs, le tout sous forme de texte, sans extraits de code.

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Les bases de la réponse aux incidents : que fait une petite entreprise pendant la première heure ?

La réponse aux incidents est l’ensemble des mesures prises dès qu’un problème semble survenir et jusqu’à la reprise normale du travail : identifier, contenir, signaler, rétablir et tirer les leçons. Cette leçon guide une petite équipe pendant la première heure, à partir des recommandations officielles du NCSC britannique et de la CISA américaine. Il s’agit d’une leçon de sensibilisation de base destinée aux employés et aux responsables, et non d’une formation professionnelle à la réponse aux incidents.

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Logiciels malveillants et rançongiciels : comment ils s’introduisent et comment les bloquer

Un logiciel malveillant est un logiciel conçu pour endommager un appareil ou y voler des données. Un rançongiciel est un type de logiciel malveillant qui bloque ou vole vos fichiers et exige un paiement. Cette leçon présente les principaux types, les signaux d’alerte et les trois habitudes qui assurent l’essentiel de la protection : les mises à jour, les sauvegardes hors ligne et l’authentification multifacteur. Elle s’appuie sur les recommandations du NCSC et de la CISA.

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Hameçonnage et ingénierie sociale : repérer la pression, puis vérifier

L’hameçonnage et l’ingénierie sociale vous poussent à agir avant de réfléchir. Pour vous en protéger, adoptez un réflexe : faites une pause, vérifiez par un canal de confiance, puis signalez. Cette leçon couvre les pièges par e-mail, SMS, appel vocal et messages rédigés par IA, ainsi que leurs tactiques de pression communes, en s’appuyant sur les recommandations du NCSC et de la CISA.

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Sécurité des agents IA : limitez leurs pouvoirs et vérifiez leurs actions

Pour les utilisateurs au quotidien, la sécurité des agents IA tient à une règle : un agent ne doit pouvoir faire que ce qui est nécessaire à sa tâche, et toute action risquée doit attendre votre approbation. Cette leçon explique simplement l’injection de requêtes, les autorisations trop larges et les fuites de données, en s’appuyant sur le Top 10 OWASP pour les applications LLM. Elle montre aussi comment les approbations et les journaux d’activité vous permettent de garder le contrôle.

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Comprendre les contrats intelligents : des programmes exécutés sur une blockchain

Un contrat intelligent est un programme stocké sur une blockchain qui s’exécute exactement comme il a été écrit lorsqu’une personne lui envoie la transaction appropriée, avec un résultat visible par tous. Cette leçon explique le fonctionnement des contrats intelligents, leurs usages et leurs limites, à partir de la documentation d’ethereum.org. Il s’agit d’une leçon pédagogique, et non de conseils en investissement ou de conseils juridiques.

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Sécurité des contrats intelligents : les failles qui font perdre des fonds et comment les équipes les détectent

La sécurité des contrats intelligents consiste à repérer les failles avant le déploiement, car un contrat déployé ne peut généralement pas être corrigé et n’importe qui peut l’appeler. Cette leçon de programmation explique en toutes lettres les principales catégories de vulnérabilités, puis les étapes de test, de revue et d’audit qui permettent de les détecter, en s’appuyant sur ethereum.org et le classement OWASP Smart Contract Top 10. Elle a une visée pédagogique et ne constitue pas un conseil en investissement.

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Cartographier les processus avec l’IA : d’une description décousue à une cartographie fiable

Une cartographie des processus montre qui fait quoi, dans quel ordre, où le travail change de mains et où une décision l’oriente vers une autre voie. Cette leçon vous montre comment en préparer une première version avec l’IA à partir de notes brutes, puis la vérifier avec les personnes qui effectuent réellement le travail : une cartographie dans laquelle personne ne se reconnaît est pire qu’une absence de cartographie.

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Leçon gratuite

Notes de version avec l’IA : d’une liste de tickets à des notes utiles à chaque public

De bonnes notes de version indiquent à chaque lecteur ce qui change pour lui, ce qu’il doit faire et quand, dans des termes qu’il comprend. Cette leçon vous montre comment utiliser l’IA pour rédiger, à partir de tickets, des notes de version destinées aux clients, aux équipes internes et aux développeurs, puis vérifier que chaque ligne décrit ce qui a réellement été livré.

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Leçon gratuite

Analyse de la concurrence avec l'IA : un tableau comparatif que vous pouvez défendre

Une analyse concurrentielle utile éclaire une décision précise grâce à un tableau comparatif dont chaque cellule renvoie à une preuve qu’un collègue peut consulter et vérifier. Cette leçon vous montre comment utiliser l’IA pour définir les questions, lire les sources officielles et remplir le tableau, sans la laisser combler les lacunes par des suppositions présentées comme des certitudes.

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Que contiennent ces leçons gratuites sur l’IA ?

Chaque leçon enseigne une méthode pour une tâche précise : transformer des notes de réunion en décisions assorties de responsables, rédiger une fiche de poste sans formulations excluantes ou préparer le plan d’une présentation avant même de créer une diapositive. Vous disposez du contexte, de la méthode, d’un exemple détaillé avec une entreprise fictive, d’une procédure de vérification, des erreurs fréquentes, de consignes d’exercice accompagnées d’une grille d’évaluation et de quelques instructions à copier.

Les leçons ne dépendent d’aucun outil particulier. Les méthodes fonctionnent avec ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot, car elles reposent sur ce que vous fournissez à l’outil et sur votre façon de vérifier ses réponses, et non sur une fonctionnalité précise. La plupart des personnes terminent une leçon en 10 à 15 minutes et peuvent appliquer la méthode au travail le jour même.

S’agit-il d’une formation gratuite à l’IA, et que comprend un abonnement ?

Oui, les leçons de cette page constituent une formation gratuite à l’IA : elles sont accessibles gratuitement, sans compte, sans adresse e-mail et sans limite de temps. Vous pouvez réaliser l’exercice en autonomie avec l’outil d’IA de votre choix parmi ceux autorisés par votre employeur.

Les leçons gratuites ne peuvent pas examiner votre propre travail. Une formule Tosheo.ai ajoute un court bilan de positionnement, un parcours personnalisé de leçons de 10 à 15 minutes adaptées à votre métier et à votre niveau, des exercices pratiques évalués selon une grille de critères visible avec des retours précis sur ce que vous avez réellement écrit, et une évaluation pratique finale donnant accès à un certificat reconnu. Le certificat est réservé aux formules payantes ; il ne fait pas partie des leçons gratuites et ne constitue pas une qualification accréditée. Chaque formule commence par un essai gratuit de 7 jours, sans carte bancaire.

Gratuit, sans inscription

Le texte intégral de chaque leçon, les exemples détaillés, les consignes de l’exercice, la grille d’évaluation et les instructions à saisir dans l’IA.

Avec un plan

Un bilan de positionnement, un parcours adaptatif pour votre métier, des retours sur votre propre travail fondés sur une grille d’évaluation, un suivi des progrès et le certificat reconnu.

Par quelle leçon du cours gratuit sur l’IA devriez-vous commencer ?

Commencez par une tâche que vous avez effectuée la semaine dernière et que vous referez la semaine prochaine. Si vous animez des réunions, commencez par les comptes rendus de réunion. Si vous rendez compte de votre travail à un responsable ou à un client, suivez la leçon sur la rédaction de rapports. Les équipes marketing commencent généralement par la rédaction d’articles de blog ou de publications pour les réseaux sociaux, les équipes RH par les évaluations de performance ou les fiches de poste, et les équipes opérationnelles par la rédaction de SOP. Si vous cherchez des consignes prêtes à l’emploi plutôt qu’une leçon complète, la bibliothèque de consignes regroupe des consignes vérifiées pour les tâches courantes.

Avant de vous décider

Quelques bonnes questions.

Cette formation à l’IA est-elle vraiment gratuite ?

Oui. Toutes les leçons de la page des leçons de Tosheo.ai sont accessibles gratuitement, sans compte, sans adresse e-mail et sans limite de temps. Les offres payantes ajoutent des parcours personnalisés, des retours sur votre travail fondés sur une grille d’évaluation et un certificat reconnu.

Est-ce que je reçois un certificat pour les leçons gratuites ?

Non. Les leçons gratuites ne donnent pas droit à un certificat. Le certificat reconnu est inclus dans un abonnement Tosheo.ai, après une évaluation pratique finale. Chaque abonnement commence par un essai gratuit de 7 jours, sans carte bancaire.

De quel outil d’IA ai-je besoin pour les leçons gratuites ?

Tout assistant IA généraliste approuvé par votre employeur, comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot. Les méthodes reposent sur les informations que vous fournissez et les vérifications que vous effectuez ; elles fonctionnent donc quel que soit l’outil.

Combien de temps dure chaque leçon gratuite sur l’IA ?

La plupart des leçons demandent 10 à 15 minutes pour être lues et mises en pratique une fois. C’est en reprenant l’exercice avec une tâche réelle de votre travail que vous assimilez la méthode.

Ces leçons conviennent-elles aux débutants ?

Oui. Les leçons supposent uniquement que vous savez ouvrir un assistant d’IA et saisir une demande. Chacune explique la méthode étape par étape et présente un résultat insuffisant, puis une version améliorée.

Continuez à explorer.

Leçon : préparer une présentation avec l’IA en commençant par le plan

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Leçon : transformer des notes de réunion générées par IA en décisions et en actions

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Leçon : rédiger un article de blog avec l’IA, du cahier des charges au brouillon vérifié

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Leçon : rédiger des rapports d’avancement hebdomadaires avec l’IA

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Leçon : rédiger une SOP avec l’IA

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Bibliothèque gratuite de prompts pour les tâches professionnelles

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Découvrez les leçons adaptées à chaque métier, les exercices pratiques et la vue destinée aux responsables.

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