• IA traditionnelle, IA générative, moteurs conversationnels, assistants documentaires.
• Ce que l’IA sait faire sur les contenus : résumer, extraire, reformuler, classer, comparer, enrichir.
• Ce que l’IA ne remplace pas : politique documentaire, connaissance des publics, qualité des métadonnées, validation professionnelle.
• Les nouveaux enjeux : documentation augmentée, recherche sémantique, corpus, assistants, qualité des données.
• Risques : hallucinations, erreurs d’indexation, biais, confidentialité, droits d’auteur.

• Résumer un document selon différents niveaux de détail.
• Extraire les informations clés : sujets, personnes, lieux, dates, organisations, concepts.
• Produire une liste de mots-clés ou des propositions d’indexation.
• Identifier des thématiques et sous-thématiques.
• Comparer plusieurs documents.
• Reformuler un résumé ou une notice selon un public cible.

Atelier pratique
Analyser un document et produire une notice enrichie ou une synthèse documentaire.

• Rappels sur l’importance des métadonnées et du vocabulaire contrôlé.
• Génération assistée de mots-clés.
• Proposition de catégories, typologies, plans de classement ou axes thématiques.
• Extraction d’entités nommées.
• Limites de l’indexation automatique : cohérence, bruit, ambiguïtés, contrôle qualité.
• Articuler IA, thésaurus, référentiels et règles internes.

Atelier pratique
Comparer une indexation humaine et une proposition IA, puis construire une grille de validation.

• Générer des fiches pratiques, tutoriels, bibliographies commentées ou résumés thématiques.
• Produire des contenus de valorisation : newsletter, page intranet, article court, note de synthèse.
• Adapter un contenu à différents publics : experts, usagers, direction, nouveaux arrivants.
• Créer des personas d’usagers et tester des besoins informationnels.
• Améliorer un livrable existant avec l’aide de l’IA.

Atelier pratique
Transformer un ensemble de contenus documentaires en livrable de valorisation.

• Différence entre document isolé, corpus documentaire et base de connaissances.
• Préparer un corpus pour l’analyse : sélection, nettoyage, structuration, anonymisation.
• Découvrir les usages possibles : assistant documentaire, recherche augmentée, FAQ, synthèse de corpus.
• Comprendre les notions de recherche sémantique, embeddings, RAG sans entrer dans la technique.
• Identifier les prérequis documentaires : qualité des sources, formats, métadonnées, droits.

• Confidentialité et données sensibles.
• Droit d’auteur et réutilisation de contenus.
• Traçabilité des sources.
• Vérification des résultats.
• Définir une grille de contrôle qualité.
• Identifier les usages à tester dans son service.

Atelier final
Identifier 2 à 3 cas d’usage IA prioritaires pour son service documentaire.

• Identifier les usages de l’IA générative en documentation.
• Utiliser l’IA pour analyser, indexer, résumer et valoriser des contenus.
• Produire des prompts adaptés à des tâches documentaires.
• Évaluer la qualité des résultats produits par l’IA.
• Préparer un corpus documentaire pour des usages augmentés.
• Construire une démarche responsable d’intégration de l’IA.

• Auto-évaluation dans le questionnaire de préparation.
• Exercices pratiques.
• Travaux dirigés.
• Étude de cas documentaire.
• Production d’un mini-plan d’action.
• Quiz de consolidation.
• Évaluation à chaud.
• Évaluation à froid à 6 mois.

Avant : FAD33 ou FAD50.
Après : FA141 pour explorer des corpus avec NotebookLM, FA142 pour créer un assistant IA documentaire, FA126 pour préparer ses documents et données pour l’IA.