Présentation

La certification « Intégrer les Intelligences Artificielles génératives dans les pratiques professionnelles » s’adresse aux professionnels souhaitant maîtriser les usages opérationnels des IA génératives dans leur activité métier, sans viser une expertise technique avancée en intelligence artificielle. Depuis 2022, les IA génératives transforment en profondeur les pratiques professionnelles en permettant d’automatiser des tâches cognitives, de produire des contenus, d’analyser des informations et d’améliorer la prise de décision. Cette diffusion rapide s’accompagne toutefois d’usages souvent informels et non encadrés, révélant un déficit de compétences structuré au sein des organisations.

Les entreprises expriment ainsi un besoin croissant de professionnels capables d’intégrer ces technologies dans leurs pratiques quotidiennes, en lien avec leurs objectifs métiers, tout en garantissant un usage fiable, sécurisé et conforme aux exigences réglementaires (RGPD, AI Act).

Contrairement aux certifications centrées sur la définition de stratégies globales en intelligence artificielle et data, cette certification se positionne au niveau opérationnel et métier. Elle vise à permettre aux professionnels de :

• identifier des cas d’usage concrets et à forte valeur ajoutée,
• produire et optimiser des livrables professionnels à l’aide des IA génératives,
• encadrer les usages dans un cadre éthique et réglementaire,
• accompagner l’intégration durable de ces outils dans les organisations.

Elle répond ainsi à un enjeu majeur de transformation des compétences : passer d’une adoption diffuse des outils à une utilisation structurée, maîtrisée et créatrice de valeur.

Compétences visées par la certification

La certification atteste de la capacité du candidat à :

• Identifier les opportunités d’intégration des IA génératives dans un domaine métier en analysant les besoins et objectifs métier dans une logique d’amélioration des processus, en repérant des cas d’usage pertinents à partir d’une veille ciblée, en sélectionnant les outils adaptés et alignés avec les priorités de l’organisation, et en intégrant les contraintes liées à l’accessibilité des usages, à la sobriété numérique et aux impacts organisationnels sur les conditions de travail, afin d’optimiser la productivité, et de renforcer la valeur ajoutée des métiers.
• Réaliser des tâches professionnelles à l’aide d’outils d’IA générative en sélectionnant des outils adaptés aux types d’usages visés (génération de textes, images, vidéos, sons, données, idées), en rédigeant des prompts clairs et structurés pour générer un premier contenu, en améliorant les résultats générés par itération, relecture critique, ajustement des prompts ou post-traitement, en évaluant la qualité, la cohérence et la pertinence des productions au regard des objectifs et exigences du domaine professionnel concerné, en veillant à la lisibilité, à l’accessibilité des contenus produits pour des publics diversifiés, y compris en situation de handicap, et en intégrant des pratiques d’usage responsables limitant les impacts cognitifs et organisationnels liés à l’utilisation des outils, afin de créer et d’optimiser des contenus utiles, fiables et adaptés aux différents usages métiers.
• Accompagner l’intégration des solutions d’IA génératives dans un domaine métier, en identifiant les risques et enjeux liés à l’usage de l’IA générative dans le contexte métier (RGPD, transparence, fiabilité, robustesse, sécurité, réduction des biais algorithmiques, accessibilité des outils et des contenus, inclusion des personnes en situation de handicap, impacts sur les conditions de travail (charge cognitive, dépendance aux outils), impacts environnementaux liés aux usages numériques et aux enjeux de sobriété numérique), en appliquant des protocoles de vérification ou d’évaluation de la conformité des outils et usages, en intégrant des critères d’accessibilité, de responsabilité environnementale et de prévention des risques professionnels, et en formulant des recommandations concrètes sur le développement et l’utilisation des outils d’IA générative, incluant des mesures favorisant des usages inclusifs, durables et compatibles avec la santé et la sécurité au travail, afin de contribuer au développement d’IA génératives respectueuses des cadres juridique et éthique et  conformes aux exigences réglementaires, d’inclusion, de responsabilité environnementale et de conditions de travail responsables.
• Proposer des actions d’amélioration continue de l’usage des solutions d’IA génératives dans un domaine métier en collectant des données d’usage et de performance, en identifiant les obstacles, écarts ou opportunités d’optimisation à partir d’une analyse structurée des retours d’expérience, en adaptant les méthodes ou outils utilisés en fonction des retours, de l’évolution des besoins et des avancées technologiques disponibles, et en intégrant les retours relatifs à l’accessibilité des usages, aux conditions de travail des utilisateurs et aux impacts environnementaux des pratiques numériques, afin d’optimiser l’efficacité et la pérennité de l’intégration des IA génératives dans les pratiques professionnelles.

Modalités d’évaluation

Les compétences sont évaluées à travers des mises en situation professionnelle reconstituées, permettant de vérifier la capacité du candidat à mobiliser les IA génératives dans un contexte métier.

Les modalités d’évaluation comprennent :

• Étude de cas : À partir d’une étude de cas d’entreprise détaillant son secteur d’activité, ses processus et ses enjeux, le/la candidat(e) analyse les besoins métier et identifie des opportunités d’intégration des IA génératives. Il/elle complète cette analyse à l’aide de sources externes et propose différentes options d’usage des IA génératives, en justifiant leur pertinence au regard des objectifs de performance et de transformation de l’organisation.
• Étude de cas pratique : À partir d’un projet d’intégration des IA génératives au sein d’une organisation réelle ou fictive, le/la candidat(e) mobilise différents outils d’IA générative afin de produire et optimiser des livrables professionnels (contenus rédactionnels, visuels, analyses, supports opérationnels). Il/elle explicite ses choix d’outils, ses méthodes de formulation de requêtes (prompting), et évalue la qualité, la cohérence et la pertinence des résultats obtenus.
• Étude de cas pratique (analyse éthique et réglementaire) : À partir d’un cas réel ou fictif d’utilisation des IA génératives dans un contexte professionnel, le/la candidat(e) identifie les principaux enjeux juridiques, éthiques et opérationnels (protection des données, biais, transparence, fiabilité, sécurité). Il/elle produit une note d’analyse présentant les risques associés et formule des recommandations concrètes visant à encadrer et sécuriser les usages dans le respect du cadre réglementaire en vigueur.
• Mise en situation professionnelle reconstituée (amélioration continue des usages) : À partir d’un cas d’usage d’IA générative déployé dans une organisation, le/la candidat(e) analyse les performances des solutions mises en œuvre à partir de données d’usage et de retours d’expérience. Il/elle identifie les limites, les axes d’amélioration et propose des actions d’optimisation des pratiques (méthodes, outils, processus), en tenant compte des évolutions technologiques et des besoins métier.

Prérequis à l’entrée en formation

Les candidats doivent justifier :

• d’une expérience professionnelle ou d’un projet professionnel en lien avec l’utilisation d’outils numériques, de données ou de systèmes d’information en entreprise ;
• d’une familiarité avec les usages numériques courants (bureautique, outils collaboratifs, environnement digital professionnel) ;
• d’une capacité à analyser des situations professionnelles et à mobiliser des outils dans un contexte métier.

Cette certification s’adresse principalement à :

• des professionnels en reconversion souhaitant intégrer les IA génératives dans leur activité ;
• des managers, consultants, experts métiers (communication, marketing, design, innovation, etc.) ;
• des responsables ou chefs de projets numériques souhaitant structurer l’usage des IA génératives dans leur organisation.

Elle ne nécessite pas de compétences techniques avancées en intelligence artificielle ou en programmation.