• NotebookLM dans l’écosystème des IA génératives.
• Différence entre IA généraliste et IA ancrée dans un corpus.
• Apports pour la documentation, la veille, le KM, la formation et l’analyse documentaire.
• Ce que l’outil permet : interroger, synthétiser, comparer, structurer, produire.
• Ce qu’il ne remplace pas : sélection des sources, analyse critique, expertise métier, validation documentaire.
• Points de vigilance : confidentialité, qualité du corpus, limites de la version utilisée, erreurs d’interprétation.

• Choisir les documents à charger.
• Définir le périmètre du corpus.
• Associer différents types de sources : PDF, documents bureautiques, pages web, notes, vidéos ou autres contenus compatibles.
• Organiser les sources selon un objectif d’analyse.
• Identifier les documents de référence et les documents secondaires.
• Préparer les sources : titres, versions, dates, qualité, complétude.
• Documenter les limites du corpus.

Atelier pratique
Constituer un corpus de travail à partir de documents fournis ou apportés par les participants.

• Poser des questions simples, transversales ou analytiques.
• Demander les idées clés d’un corpus.
• Identifier convergences, divergences, contradictions ou points d’action.
• Faire émerger une chronologie, une typologie, une liste d’acteurs ou une synthèse thématique.
• Comparer plusieurs documents.
• Demander une réponse structurée selon un format attendu.
• Construire des prompts adaptés à l’analyse documentaire.

• Utiliser les citations pour revenir aux sources.
• Vérifier l’ancrage des affirmations.
• Repérer les réponses trop générales, imprécises ou mal contextualisées.
• Contrôler les omissions.
• Identifier les limites d’une synthèse automatique.
• Distinguer ce qui est explicitement présent dans les sources de ce qui est inféré.
• Installer un réflexe qualité avant diffusion.

Atelier pratique
Interroger un corpus, contrôler les citations et corriger une réponse insuffisamment fiable.

• Briefing structuré.
• Synthèse courte ou détaillée.
• FAQ.
• Chronologie.
• Tableau comparatif.
• Plan de note.
• Synthèse audio.
• Carte mentale ou représentation des idées.
• Trame de livrable pour une direction, un métier, une équipe projet ou un public interne.

• Quel outil pour quel besoin : NotebookLM, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, moteur de recherche, outil de veille.
• Utiliser NotebookLM pour préparer une note, une veille, une formation, un dossier documentaire ou une réunion.
• Articuler NotebookLM avec une démarche de veille ou de KM.
• Préparer des règles d’usage : sources autorisées, documents sensibles, validation, conservation des résultats.
• Identifier les cas d’usage à tester dans son organisation.
• Construire une première méthode réutilisable.

Atelier final

Les participants réalisent un livrable à partir d’un corpus

• Constituer un corpus documentaire exploitable.
• Interroger des sources avec NotebookLM.
• Vérifier les réponses à partir des citations.
• Produire des synthèses et livrables.
• Identifier les limites d’une IA ancrée sources.
• Intégrer NotebookLM dans un dispositif documentaire, veille ou KM.

• Questionnaire de positionnement.
• Exercices d’interrogation de corpus.
• Vérification des sources et citations.
• Production d’un livrable.
• Quiz de consolidation.
• Évaluation à chaud et à froid.

• FA153 — Ateliers IA pour la veille et la documentation : modules flash composables
• FAD51 — Veille augmentée par l’IA générative : rechercher, analyser et diffuser l’information
• FA119 — IA & Knowledge Management : structurer, capitaliser et transmettre les connaissances
• FA126 — Préparer ses documents et données pour l’IA : qualité, métadonnées, corpus et assistants
• FA91 — Text mining, NLP et analyse de corpus : exploiter les données textuelles

Déclinaison intra possible

En intra, cette formation peut être adaptée aux corpus réels de l’organisation : dossiers documentaires, procédures, supports de formation, rapports, fonds spécialisés, corpus de veille ou documentation projet. Elle peut déboucher sur la création de livrables directement réutilisables par les équipes.