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Compétence 2 : Dialoguer avec une IAG

La capacité à dialoguer avec une IAG nécessite non seulement une compréhension technique, mais aussi une aptitude à guider et à interpréter les réponses de l’IA. Cette compétence est cruciale pour obtenir des résultats pertinents et personnalisés, répondant avec précision aux besoins du commanditaire.

Compétence 2 CIAG

Définition de la compétence 2

Dialoguer avec une IAG en réalisant des requêtes efficaces et en élaborant des conversations complexes alimentées par divers types de données, y compris en transmettant des commandes spécifiques pour stimuler l’idéation, afin d’optimiser l’apprentissage de l’IA et obtenir des résultats cohérents avec la demande.

Modalités d’Évaluation

📖 Rédaction d’un rapport : Le candidat présente sa méthodologie d’interaction avec l’outil d’IA dans sa synthèse. Il explique les phases successives qui font suite à sa requête initiale en s’appuyant sur des captures d’écrans présentant la conversation. Il présente les résultats de son expérimentation et décrit le processus d’idéation mis en œuvre.

Critères d’évaluation : livrables attendus

Pour réussir cette évaluation, le candidat doit fournir les livrables suivants :

  • une synthèse écrite d’une page minimum
  • Restitution du dialogue avec l’IA (celui en lien avec le besoin du commanditaire formulé en C1 : url web direct de la conversation via l’outil IA ou capture d’écran si l’outil ne permet pas le partage de la conversation.

Synthèse écrite d’une page minimum :

Le candidat formule une ou plusieurs requête initiales (prompt) qui comprennent à minima les caractéristiques suivantes :

  • le contexte de la demande (public cible, exemple etc.)
  • Les actions à réaliser (méthodologie à employer, etc.)
  • L’identité (rôle à donner)
  • Le style (tonalité, style rédactionnel créatif-équilibré-précis, etc.)
  • Le format (liste, tableau, langue, médias de sorties, etc.)

La restitution du dialogue avec l’IAG contient :

  • Des sources d’inspiration et de contexte permettant de personnaliser les résultats de l’IAG
  • Des questions de reformulation permettant à l’IAG de comprendre le contexte de la demande et de produire un début de contenu
  • Des questions de validation permettant au candidat d’orienter la production de contenu
  • Un exemple de questionnement inversé : l’IAG pose ses questions à l’utilisateur pour affiner le besoin du contenu.

Publié le 7 décembre 2023

Mis à jour le 14 décembre 2023