diff --git a/corrige_triptyque_formateur_referent.html b/corrige_triptyque_formateur_referent.html new file mode 100644 index 0000000..8e90086 --- /dev/null +++ b/corrige_triptyque_formateur_referent.html @@ -0,0 +1,244 @@ + + + +
Ce corrigé n'est pas une vérité absolue : c'est votre boussole de recadrage pendant la restitution plénière. Les groupes peuvent trouver des réponses différentes et tout aussi valides — l'objectif n'est pas de corriger, mais d'enrichir et de pointer ce qui serait manquant ou inexact.
+Les apprenants doivent repartir avec une représentation claire de ce qu'est l'IA générative — pas une définition technique, mais une image mentale utile pour leur métier.
+Points clés à transmettre : distinction IA faible / IA générative, grandes familles d'outils (texte, image, code, audio), idée que l'IA prédit le mot suivant — pas qu'elle "pense".
+ Ne pas aller trop loin dans l'historique : l'essentiel est le contexte actuel, pas une chronologie exhaustive. +Classe inversée en amont (lecture du panorama IA) + débrief collectif en séance. La méthode est délibérément légère : cette séquence pose le contexte, elle ne forme pas encore.
+Les échanges guidés sont la méthode principale : le formateur part des représentations existantes des apprenants, pas d'un cours ex cathedra.
+ Signe que la méthode fonctionne : les apprenants parlent plus que le formateur dans cette séquence. +Erreur fréquente : transformer cette séquence en exposé magistral. Si vous avez préparé 20 slides sur l'historique de l'IA, c'est trop.
+Facilitateur qui contextualise. Pas l'expert qui sait tout sur l'IA — mais le professionnel qui aide à relier l'IA aux réalités du métier de l'apprenant.
+Posture d'explorateur partagé : "Voilà ce que je sais, voilà ce qui reste ouvert." L'IA évolue vite — prétendre tout maîtriser crédibilise moins qu'assumer les zones d'incertitude.
+ Le piège : adopter une posture d'expert omniscient dès l'UF1. Ça ferme les questions des apprenants. +Identifier concrètement quelles tâches professionnelles peuvent être déléguées à l'IA, lesquelles ne le peuvent pas, et pourquoi. Ce n'est pas un cours théorique — c'est une analyse du poste de travail réel de l'apprenant.
+Points clés : critères d'une tâche "IA-compatible" (répétitive, basée sur du langage, sans enjeu légal critique), exemples par secteur, limites à ne pas franchir (décisions RH, données sensibles, validation médicale…).
+ C'est la séquence la plus personnalisable du scénario — chaque apprenant repart avec une cartographie propre à son métier. +Travaux de réflexion individuelle puis partage collectif. L'apprenant liste ses tâches récurrentes, les classe selon leur compatibilité IA, puis partage en binôme ou en groupe.
+L'étude de cas est utilisée pour ancrer : on part de situations réelles (un email de relance, un compte-rendu, une fiche produit) et on teste ensemble si l'IA peut aider.
+ La méthode est inductive : on part du terrain, pas des concepts. +Piège fréquent : lister des cas génériques ("l'IA peut faire des résumés") sans ancrage dans le métier précis du groupe. Perdez ce lien et vous perdez l'engagement.
+Facilitateur de débat, neutre sur les cas limites. Quand la question "est-ce que l'IA peut faire ça ?" est complexe (aspects légaux, éthiques), le formateur ne tranche pas : il pose le problème et ouvre la réflexion.
+Posture de miroir : renvoyer les réponses au groupe plutôt que les valider ou invalider immédiatement. "Qu'en pensent les autres ?" est une formule clé de cette séquence.
+ Le formateur est moins "sachant" ici que dans l'UF1 Ch.1 — c'est voulu. Les apprenants connaissent mieux leur métier que vous. +Comprendre pourquoi la formulation d'une instruction change radicalement le résultat. Ce n'est pas une liste de recettes à mémoriser — c'est un raisonnement à intégrer.
+Points clés : les 4 leviers d'un bon prompt (rôle, contexte, consigne, format) — souvent appelés structure RCCC ou ROCCO selon les versions du scénario. La notion d'itération : un prompt se raffine, il n'est jamais parfait du premier coup.
+ Ce que l'apprenant doit savoir faire en sortant : écrire un prompt en 3 itérations pour une tâche de son métier. Pas réciter une méthode. +Démonstration live commentée : le formateur rédige un prompt en direct, montre le résultat, explique pourquoi il le reformule, montre le résultat amélioré. L'apprenant observe le raisonnement, pas juste la technique.
+Puis pratique immédiate en atelier : chaque apprenant rédige un prompt sur une tâche réelle, le teste, l'améliore. Le formateur circule et commente à voix haute.
+ La démo live est irremplaçable ici — un slide avec "les 4 règles du bon prompt" ne suffit pas. +Erreur critique : ne pas préparer sa démo live à l'avance. Si le résultat est décevant en direct sans que vous sachiez pourquoi, vous perdez la crédibilité sur toute l'UF2.
+Praticien qui montre son raisonnement à voix haute. Pas l'expert qui livre un résultat parfait — le professionnel qui pense en public, y compris quand ça ne marche pas du premier coup.
+"Je ne sais pas ce que ça va donner, on regarde ensemble" est une posture forte ici, pas une faiblesse. Elle modélise exactement la relation itérative que l'apprenant doit avoir avec l'IA.
+ C'est la séquence où la posture est la plus différenciante. Un formateur qui récite des règles vs un formateur qui explore en direct : le second convainc. +