Brinks - Formation Copilot

Initiation à l'IA Copilot pour Brinks
Atelier pratique 
Transformer des données terrain en recommandations actionnables
Sommaire / Programme de la session
Au programme : 1h30 pour maîtriser Copilot
1. ICEBREAKER (5 min)
Positionnez-vous sur l'IA
Activité interactive pour briser la glace et comprendre vos perceptions
2. COMPRENDRE LES BASES (20 min)
L'art de bien formuler sa demande
Votre quotidien est fait de data
Comment fonctionne un LLM ?
Découverte de Microsoft 365 Copilot
Interface et navigation
3. MAÎTRISER LE PROMPTING (15 min)
L'art de bien formuler sa demande
Pourquoi le prompting est important
La méthode CREF (Contexte, Rôle, Exécution, Format)
Exemples avant/après
4. EXERCICES PRATIQUES (40 min)
Mise en situation réelle
Exercice 1 : Synthèse d'emails - Préparer un comité de pilotage à partir d'échanges emails
Exercice 2 : Croisement de sources - Créer un ordre du jour en combinant plusieurs documents
Avec grilles d'auto-évaluation et debriefs collectifs
5. OUVERTURE & Q&A (10 min)
Et après ?
L'IA agentique : le futur de Copilot
Vos questions
Prochaines étapes pour progresser
Conseils pratiques pour aujourd'hui
Maximisez votre apprentissage et construisez des actifs réutilisables
Gardez une trace
Utilisez un notebook (Notion, Obsidian, Google Doc)
Sauvegardez les prompts efficaces pour réutilisation
Stockez les résultats intéressants comme templates
Construisez votre bibliothèque personnelle réutilisable
Formats de fichiers
Privilégiez Markdown, JSON, TXT pour vos échanges avec l'IA. Ces formats sont plus efficaces et moins ambigus que PDF ou PowerPoint complexes.
Tout est DATA
Chaque jour, vous générez et traitez une quantité massive d'informations professionnelles
Emails & Messages
Centaines d'échanges quotidiens contenant décisions, contextes, urgences
Réunions & Calls
Discussions stratégiques, arbitrages, alignements d'équipe
Documents & Présentations
Rapports, slides, notes de cadrage, spécifications techniques
Tickets & Synthèses
Jira, feedbacks utilisateurs, KPIs, analyses de données
Réalité
Tout votre travail quotidien est de la donnée structurée ou non structurée
Problème
Vous êtes submergés par le volume, noyés dans l'information sans temps pour l'analyser
Opportunité
L'IA transforme ce bruit en signal clair, ce chaos en décisions structurées
LLM : Le cerveau derrière Copilot
LLM = Large Language Model (Modèle de Langage à Grande Échelle)
Comment ça marche ?
Apprentissage massif
A "lu" des milliards de pages de texte (livres, sites web, documents)
Compréhension des relations
A appris comment les mots, concepts et idées sont liés entre eux
Manipulation intelligente
Peut maintenant analyser, organiser et transformer du texte
Imaginez un assistant qui aurait lu toute une bibliothèque. Il peut maintenant vous aider à organiser vos propres documents, comprendre vos questions et formuler des réponses pertinentes.
⚠️ Important : Un LLM ne "pense" pas comme un humain. Il reconnaît des patterns et génère des réponses probables basées sur ce qu'il a appris.
Concrètement, que peut faire un LLM avec votre data ?
5 opérations clés avec exemples :
EXTRAIRE
Ce qu'il fait : Identifier les informations essentielles
Exemple : Extraire les points de décision d'un long thread d'emails sur un projet de sécurité
SYNTHÉTISER
Ce qu'il fait : Combiner plusieurs sources en une vue unifiée
Exemple : Créer une synthèse de 3 comptes-rendus de réunions hebdomadaires
PRIORISER
Ce qu'il fait : Classer par importance ou urgence
Exemple : Identifier les 3 actions critiques parmi 15 tâches en cours
STRUCTURER
Ce qu'il fait : Organiser des informations dispersées
Exemple : Transformer des notes brouillon en ordre du jour de COPIL structuré
TRANSFORMER
Ce qu'il fait : Adapter le format ou le ton
Exemple : Convertir un rapport technique en présentation pour la direction
➡️ Et si ces opérations étaient disponibles directement dans vos outils quotidiens ?
👉 C'est exactement ce que fait Microsoft 365 Copilot
L'IA ne lit pas dans vos pensées
💬 Un prompt = une conversation avec l'IA
Plus votre demande est claire et structurée, plus le résultat sera précis et utile.
❌ Mauvaise communication
Prompt : "Fais-moi un truc sur le projet"
Résultat : "Vague, incomplet, inutilisable"
✅ Bonne communication
Prompt : "Je suis chef de projet. Analyse ce compte-rendu et extrais les 3 actions prioritaires avec leurs responsables et délais. Présente le résultat sous forme de tableau."
Résultat : "Précis, structuré, exploitable"
🎯 Le prompting est une compétence professionnelle comme une autre : ça s'apprend et ça se pratique
Qu'est-ce que le Prompting ?
Le prompting est l'art de formuler des demandes claires et structurées à une IA pour obtenir des résultats précis et utiles.
Les bases du prompting
1️⃣ UNE QUESTION = UNE RÉPONSE
Le prompting, c'est simplement poser une question à l'IA
Plus votre question est précise, plus la réponse sera pertinente
C'est comme expliquer une tâche à un collègue : plus vous êtes clair, mieux il comprend
2️⃣ LES INGRÉDIENTS D'UN BON PROMPT
Contexte : Qui êtes-vous ? Quel est votre besoin ?
Clarté : Exprimez votre demande sans ambiguïté
Détails : Donnez les informations nécessaires
Format : Précisez comment vous voulez le résultat
3️⃣ POURQUOI C'EST IMPORTANT
❌ Mauvais prompt = Résultat vague, inutilisable
✅ Bon prompt = Résultat précis, directement exploitable
La différence ? Une structure claire et une demande bien formulée
4️⃣ ANALOGIE PRATIQUE
Imaginez que vous demandez à un collègue : "Fais-moi un truc sur le projet"
vs
"Je suis chef de projet. Peux-tu me faire un résumé des 3 décisions clés du dernier COPIL avec les actions associées, sous forme de tableau ?"
La deuxième demande est beaucoup plus claire et utile !
💡 Le prompting n'est pas de la magie : c'est une compétence qui s'apprend et se pratique
CREF : La recette du prompt efficace
C - CONTEXTE
Qui êtes-vous ? Quelle est la situation ?
"Je suis responsable d'agence Brinks"
"Dans le cadre d'un audit mensuel"
"Pour préparer la réunion de demain"
R - RÔLE
Comment l'IA doit-elle se positionner ?
"Agis comme un assistant administratif"
"Tu es un expert en analyse de données"
"Prends le rôle d'un conseiller stratégique"
E - EXÉCUTION
Que doit faire l'IA concrètement ?
"Résume ces 5 emails en identifiant les décisions"
"Crée un tableau comparatif de ces 3 offres"
"Extrais les points d'action du compte-rendu"
F - FORMAT
Sous quelle forme voulez-vous le résultat ?
"En 5 points maximum"
"Sous forme de tableau avec colonnes : Action / Responsable / Délai"
"Note de synthèse 1 page, ton formel"
💡 CREF = Contexte + Rôle + Exécution + Format
Les 4 ingrédients d'un prompt qui donne de bons résultats
Comparaison : Prompt simple vs Prompt CREF
🔴 Sans CREF
Prompt :
"Résume ce document"
Ce qui manque :
❌ Pas de contexte → L'IA ne sait pas pourquoi vous en avez besoin
❌ Pas de rôle → L'IA adopte un ton générique
❌ Exécution floue → "Résumer" peut signifier beaucoup de choses
❌ Pas de format → Le résultat peut faire 3 lignes ou 3 pages
Résultat : Imprévisible et peu utile
🟢 Avec CREF
Prompt :
"Je suis chef de projet (CONTEXTE). Agis comme un assistant administratif expert en gestion de projet (RÔLE). Résume ce compte-rendu de réunion en identifiant les 3 décisions clés et les actions associées (EXÉCUTION). Présente le résultat sous forme de tableau avec colonnes : Décision / Actions / Responsable / Délai (FORMAT)."
Résultat : Précis, structuré et directement exploitable
✨ La différence ? Une structure claire = des résultats exploitables
Le Prompt Engineering : plusieurs techniques possibles
Il n'existe pas qu'UNE seule façon de prompter. Différentes approches répondent à différents besoins :
1
CREF
Notre framework du jour : structure, répétabilité, industrialisation pour normaliser vos prompts en équipe
2
Chain-of-Thought
Raisonnement étape par étape pour décomposer les problèmes complexes
3
Few-Shot Prompting
Apprentissage par exemples multiples pour guider l'IA
4
Role Prompting
Attribution de persona spécifique pour contextualiser les réponses
5
ReAct
Combinaison Reasoning + Acting pour actions réfléchies
Pourquoi CREF aujourd'hui ? Pour normaliser, répéter et industrialiser vos prompts en équipe
Qu'est-ce que Microsoft 365 Copilot ?
Copilot = Un LLM intégré à vos outils quotidiens
🤖 Microsoft 365 Copilot, c'est ChatGPT...
...qui connaît votre entreprise
🔗 1. INTÉGRÉ NATIVEMENT
Présent directement dans :
Outlook (vos emails)
Teams (vos conversations)
Word, Excel, PowerPoint (vos documents)
SharePoint, OneDrive (vos fichiers)
→ Pas besoin de changer d'outil
🔒 2. SÉCURISÉ PAR DESIGN
Reste dans votre environnement Microsoft 365
N'entraîne jamais ses modèles sur vos données
Respecte les permissions existantes (vous ne voyez que ce à quoi vous avez accès)
Conforme RGPD et normes de sécurité Brinks
→ Zéro risque de fuite de données sensibles
📊 3. CONNECTÉ À VOS DONNÉES
Accède à :
Vos emails et calendriers
Vos documents SharePoint/OneDrive
Vos conversations Teams
Votre historique de réunions
→ Comprend le contexte de votre travail
Passons à la pratique !
Préparez-vous à découvrir Microsoft 365 Copilot en action !
Le moment est venu de voir comment Copilot peut transformer votre quotidien professionnel. Nous allons plonger dans l'interface pour explorer ses capacités.
Navigation Intuitive
Découvrez comment vous repérer facilement dans l'interface de Copilot.
Fonctionnalités Clés
Explorez les principales capacités pour gagner en productivité.
Exemples Concrets
Voyez des scénarios d'utilisation réels pour votre travail.
Conseils et Astuces
Obtenez des bonnes pratiques pour maximiser votre efficacité.
Accrochez-vous, le futur de la collaboration est à portée de main !
USE CASE 1 : La boîte mail qui déborde
20 minutes pour transformer un chaos d'emails en synthèse actionnable
Situation
Vous êtes chef de projet chez ServiPlus. Le COPIL #4 est jeudi. Votre directeur général vous demande une synthèse claire pour la réunion.
Problème
Vous avez 14 emails de 5 interlocuteurs qui se répondent dans tous les sens. Vous avez 20 minutes.
Sources disponibles
Le thread d'emails du projet déménagement
Votre objectif
Produire une synthèse qui vous permette d'arriver en COPIL sans avoir l'air de découvrir les sujets.
Méthode
Prompt RTF (Rôle / Tâche / Format)
⏱️ 20 minutes — Go !
Téléchargement des Fichiers
Accédez aux fichiers nécessaires pour cet exercice
📥 unknown link
Thread d'emails projet déménagement
💡 Conseil : Téléchargez le fichier et uploadez-le dans Copilot avant de commencer l'exercice
Prompt suggéré - Framework RTF
Utilisez ce prompt pour synthétiser efficacement vos emails
R : Tu es un assistant de direction qui prépare des synthèses pour des COPIL stratégiques.
T : Analyse ce thread d'emails du projet déménagement ServiPlus. Identifie les acteurs, leurs positions, les points de tension et les décisions à prendre.
F : Présente ta synthèse sous ce format :
1. Tableau des acteurs (nom, rôle, position)
2. Points de tension (sujet, désaccord, impact)
3. Décisions à prendre pour le COPIL #4
Apprentissages clés du Use Case 1
Ce que vous avez appris avec cet exercice
Synthèse multi-acteurs
Copilot peut identifier automatiquement les interlocuteurs, leurs positions et les points de friction dans un thread complexe.
Format structuré = clarté
Demander un format précis (tableau, liste) transforme un résumé vague en document actionnable pour la prise de décision.
Framework RTF
Rôle / Tâche / Format est une méthode simple et efficace pour obtenir rapidement des synthèses opérationnelles.
USE CASE 2 : Le COPIL de jeudi
20 minutes pour créer un ordre du jour actionnable
Situation
La synthèse c'est bien. Mais le DG veut un ordre du jour béton pour le COPIL de jeudi. Pas une liste de courses — un vrai déroulé avec des décisions à prendre.
Sources à croiser
Le thread d'emails (exercice 1)
Le tableau d'avancement projet
Le compte-rendu du COPIL précédent
Votre objectif
Un ordre du jour prêt à envoyer aux participants. Timing, responsables, décisions attendues.
Méthode
Prompt TCREI (Task / Context / References / Evaluate / Iterate)
⏱️ 20 minutes — Go !
Téléchargement des Fichiers
Accédez aux fichiers nécessaires pour cet exercice
📥 unknown link
Thread d'emails projet déménagement
Tableau d'avancement projet
Compte-rendu COPIL précédent
💡 Conseil : Téléchargez tous les fichiers et uploadez-les ensemble dans Copilot. L'IA sait croiser plusieurs sources simultanément.
Prompt suggéré - Framework TCREI
Utilisez ce prompt pour créer un ordre du jour complet et actionnable
T : Crée un ordre du jour pour le COPIL #4 du projet déménagement ServiPlus (jeudi prochain).
C : Ce COPIL doit permettre de débloquer les tensions identifiées et prendre les décisions en suspens. Le DG veut un déroulé précis, pas un simple résumé.
R : Tu as accès à :
- Le thread d'emails récent
- Le tableau d'avancement projet
- Le compte-rendu du COPIL #3
E : Pour chaque point à l'ordre du jour, indique :
- Durée estimée
- Responsable de la présentation
- Décision attendue
- Points en suspens du COPIL précédent à traiter
I : Si des alertes du tableau ou tensions des emails ne sont pas dans l'ordre du jour, ajoute-les.
Apprentissages clés du Use Case 2
Ce que vous avez appris avec cet exercice
Croisement multi-sources
Copilot peut analyser simultanément plusieurs documents (emails, tableaux, comptes-rendus) pour créer un livrable cohérent.
Structure décisionnelle
Un bon ordre du jour n'est pas une liste de sujets, mais un outil de pilotage avec timing, responsables et décisions attendues.
Itération contextuelle
Quand une nouvelle information arrive (le twist), il faut expliciter son impact à Copilot pour qu'il adapte sa production en conséquence.
Framework TCREI
Task / Context / References / Evaluate / Iterate permet de gérer des demandes complexes nécessitant plusieurs sources et critères de qualité.