Intelligence artificielle appliquée au développement commercial, séance 1

Fondamentaux et construction de prompts

Accueil de rentrée : qui vous accompagne

Fabrice Ducarme est expert WordPress et intelligence artificielle, fondateur de WPFormation et formateur au Pôle Sup. Il pratique le webmarketing, le SEO, l’audit, la sécurité et l’automatisation sur des projets réels depuis 2012.

Quatre repères publics situent son niveau d’expérience, d’expertise, d’autorité et de confiance :

• 14 ans de pratique en production ;
• plus de 1 500 apprenants formés ;
• co-créateur de WPS Hide Login, utilisé sur plus de 2 millions de sites ;
• organisme certifié Qualiopi et Activateur France Num, avec cinq conférences WordPress à son actif.

Ces repères ne remplacent pas la démonstration. Ils expliquent pourquoi le cours partira de méthodes réellement utilisées, d’erreurs observées et de résultats vérifiables. Parcours public : https://wpformation.com/fabrice-ducarme/

À votre tour

En une minute : votre prénom, votre entreprise et votre mission actuelle ; une chose que vous savez déjà faire avec Excel ou l’IA ; une compétence concrète que vous voulez acquérir.

Les 24 heures assurées avec votre groupe

Il n’existe aucun contrôle de connaissances dédié à ces deux modules. La méthode, la vérification, la qualité du livrable et votre capacité à expliquer comptent autant que le résultat final.

Ce que ce module est, et ce qu’il n’est pas

Ce n’est pas un cours d’informatique. Vous n’apprendrez pas comment une IA fonctionne à l’intérieur, et vous n’en aurez pas besoin.

C’est un cours d’outillage professionnel. À la fin des 8 heures, vous devez savoir utiliser l’IA générative pour gagner du temps sur des tâches réelles de développement commercial, et savoir à quel moment il ne faut surtout pas lui faire confiance.

Le module n’est rattaché à aucune épreuve. Il outille les compétences mobilisées dans les blocs 1 à 4 : prospection, contenus, analyse de données, projets d’innovation, ainsi que les dossiers de la certification.

Une remarque de calendrier. Cette séance et la suivante sont séparées de près de quatre mois. Le programme prévoit de traiter le cadre d’usage responsable en décembre. Attendre décembre serait une erreur : vous allez utiliser ces outils dès la semaine prochaine, en entreprise. La partie 5 de ce cours pose donc dès aujourd’hui le minimum vital en matière de vérification et de confidentialité. Décembre approfondira.

Le problème par lequel on commence

Vous préparez une prospection. Vous demandez à une IA la liste des dix plus gros distributeurs de matériel médical de votre région, avec leur chiffre d’affaires et le nom de leur directeur des achats.

En quinze secondes, vous obtenez un tableau parfaitement présenté. Dix lignes, des chiffres, des noms, des villes.

Trois de ces entreprises n’existent pas. Deux ont fermé. Quatre directeurs des achats ont changé de poste. Le tableau est faux, et il est impeccable.

C’est le sujet de la journée. Ces outils font gagner un temps considérable sur certaines tâches et produisent des erreurs indétectables sur d’autres. Savoir lesquelles sont lesquelles est toute la compétence.

1. Ce qu’est réellement un modèle de langage

1.1 Une définition utilisable

Un modèle de langage est un système qui a analysé une quantité massive de textes et qui, à partir de ce que vous écrivez, produit la suite la plus probable.

Le mot important est probable. Pas « vraie », pas « vérifiée » : probable.

Quand vous lui demandez le chiffre d’affaires d’une entreprise, il ne consulte pas une base de données. Il produit un nombre qui ressemble à ce qu’un chiffre d’affaires d’entreprise de ce type devrait être. Si ce nombre est juste, c’est souvent parce que l’information figurait dans ce qu’il a analysé. S’il ne l’a pas, il en produit un quand même.

1.2 L’hallucination

On appelle hallucination une réponse inventée présentée avec la même assurance qu’une réponse exacte.

Ce n’est pas un dysfonctionnement qu’un correctif viendra supprimer. C’est la conséquence directe du fonctionnement : un système qui produit la suite la plus probable produira toujours quelque chose, y compris quand il n’a rien de fiable à produire.

Trois catégories où le risque est maximal :

Les chiffres. Chiffres d’affaires, effectifs, parts de marché, statistiques. Toujours vérifier.

Les noms propres et les coordonnées. Dirigeants, interlocuteurs, adresses, numéros. Souvent plausibles, souvent faux.

Les références. Articles, ouvrages, textes de loi, numéros d’articles. Un modèle peut produire une référence complète, avec un auteur réel, une revue réelle, une année crédible, pour un article qui n’a jamais existé.

1.3 Ce à quoi les modèles sont réellement bons

Le tableau se retourne dès qu’on change de tâche.

La règle qui découle de ce tableau : plus vous fournissez la matière, plus le résultat est fiable. Moins vous en fournissez, plus vous vous exposez.

Autrement dit, l’IA est excellente pour transformer de l’information et mauvaise pour en produire.

Atelier 1, faire mentir la machine

Sur poste, en binôme, 15 minutes.

1. Demandez à l’outil trois informations chiffrées précises sur un secteur que vous connaissez bien par votre entreprise.
2. Demandez-lui de citer ses sources.
3. Vérifiez chaque source et chaque chiffre dans un moteur de recherche.
4. Notez ce qui est exact, ce qui est faux, et ce qui est invérifiable.

Restitution collective, 10 minutes.

Consigne : ne cherchez pas à piéger l’outil avec une question absurde. Posez des questions professionnelles normales, celles que vous poseriez vraiment. C’est là que le problème se voit.

Ce que vous constaterez presque toujours : les chiffres sont vraisemblables, certaines sources n’existent pas, et rien dans la présentation ne distingue le vrai du faux.

Gardez vos notes. Elles seront reprises en décembre.

2. Le paysage des outils

2.1 Trois familles

Les assistants conversationnels généralistes. Vous dialoguez, ils produisent du texte, de l’analyse, du code, des tableaux. C’est la famille que vous utiliserez le plus en développement commercial.

Les générateurs d’images et de visuels. Vous décrivez, ils produisent une image. Utiles pour illustrer une présentation ou tester un concept visuel, à manier avec prudence sur les droits et sur la représentation des personnes.

Les outils spécialisés et intégrés. Fonctions d’IA à l’intérieur d’un logiciel que vous utilisez déjà : rédaction dans une messagerie, résumé dans un outil de visioconférence, scoring dans un CRM. Ce sont souvent les plus rentables en entreprise, parce qu’ils ne demandent aucun changement d’habitude.

2.2 Une mise en garde sur les noms de produits

Ce cours ne cite volontairement pas de versions précises. Les modèles changent de nom et de génération plusieurs fois par an, et une liste écrite en août est périmée en janvier.

Ce qui ne périme pas, ce sont les critères de choix :

• L’outil traite-t-il des données confidentielles ? Voir la partie 5.
• Peut-il accéder à des informations à jour, ou raisonne-t-il uniquement sur ce qu’il a analysé lors de son entraînement ?
• Fournit-il des sources cliquables et vérifiables ? C’est le critère le plus discriminant pour un usage professionnel.
• Votre entreprise a-t-elle un contrat avec un fournisseur ? Dans ce cas, la question est tranchée, et ce n’est pas à vous d’en changer.

2.3 Gratuit et payant

Les versions gratuites suffisent largement pour tout ce que nous ferons dans ce module, et pour l’essentiel des usages commerciaux courants.

Deux différences comptent en entreprise. Les versions professionnelles offrent en général un engagement contractuel sur le traitement des données, ce qui n’est pas un détail juridique. Et elles permettent souvent de désactiver la réutilisation de vos saisies pour l’entraînement.

Démonstration commentée

Menée par le formateur, écran projeté. Les apprenants observent puis reproduisent.

Trois séquences, sur un même besoin commercial réel :

1. Une demande vague. « Écris-moi un mail de prospection. » On observe ensemble le résultat : correct, générique, inutilisable tel quel.
2. La même demande, structurée. On ajoute progressivement les cinq composantes de la partie 4 et on regarde le résultat se transformer.
3. L’itération. On corrige la réponse par une deuxième instruction, puis une troisième.

Ce que la démonstration doit rendre évident : la différence de qualité ne vient pas de l’outil, elle vient de la commande.

Pause, 15 minutes.

3. Les cas d’usage en développement commercial

Cette partie est le cœur professionnel du module. Elle suit le cycle commercial.

3.1 En préparation de prospection

Ce qui marche bien. Préparer un rendez-vous à partir d’informations que vous fournissez : rapport annuel, site de l’entreprise, communiqué de presse. Vous collez le document, vous demandez les enjeux, les axes d’approche, les questions à poser. Le gain de temps est réel et l’information reste vérifiable, puisqu’elle vient du document.

Ce qui marche mal. Demander la liste des entreprises d’un secteur avec leurs coordonnées. C’est le cas d’usage le plus tentant et le plus dangereux. Pour cette tâche, une base de données professionnelle ou un annuaire officiel reste supérieur.

3.2 En rédaction commerciale

Ce qui marche bien. Les premières versions. Email de prospection, relance, compte rendu de rendez-vous, réponse à une objection, argumentaire. Vous obtenez en trente secondes un texte qui vous aurait pris vingt minutes, et que vous retravaillez en cinq.

Le piège. Un texte non retravaillé se reconnaît. Il est fluide, symétrique, un peu vide, et il ressemble à celui que votre concurrent a envoyé le même jour avec le même outil. En prospection, l’effet est contre-productif : vous signalez que vous n’avez pas pris le temps.

La bonne pratique : faites produire la structure et les arguments, réécrivez la première et la dernière phrase avec vos mots, et ajoutez une information que seul vous pouvez connaître.

3.3 En analyse

Ce qui marche bien. Vous collez un tableau de ventes, vous demandez ce qui ressort, quelles anomalies, quelles hypothèses. C’est un excellent point de départ d’analyse. Vous gardez la décision.

Attention aux calculs. Un modèle de langage n’est pas une calculatrice. Sur des additions ou des pourcentages, il peut se tromper. Refaites les calculs qui portent à conséquence, dans un tableur. Ce sera l’objet du module Excel, qui commence la semaine prochaine.

3.4 En préparation d’entretien

Ce qui marche remarquablement bien. Faire jouer à l’outil le rôle du client difficile, et s’entraîner. « Tu es directeur des achats d’une PME industrielle, tu trouves notre offre trop chère, tu as déjà un fournisseur. Objecte-moi tout ce que tu peux. »

C’est probablement le meilleur usage du lot, et le moins pratiqué. Il ne produit aucun livrable, donc aucun risque d’erreur transmise, et il vous fait travailler réellement.

3.5 Ce qu’il ne faut pas déléguer

• Une décision commerciale
• Un engagement contractuel ou un prix
• Une réponse à un client mécontent, envoyée sans relecture
• Un diagnostic sur la santé financière d’une entreprise
• Toute donnée sortante non vérifiée

Atelier 2, trier vos propres cas d’usage

Individuellement, sur votre entreprise d’accueil, 12 minutes.

1. Listez cinq tâches que vous faites réellement et régulièrement.
2. Pour chacune, classez : l’IA fournit la matière (risque élevé) ou vous fournissez la matière (risque faible).
3. Choisissez celle où le gain de temps serait le plus important, et où le risque est acceptable.
4. Écrivez en une phrase ce que vous demanderiez.

Restitution, 8 minutes. La phrase du point 4 sert de base à l’atelier suivant.

4. Les cinq composantes d’un prompt

Un prompt est l’instruction que vous donnez. Un bon prompt n’est pas une formule magique, c’est un brief complet. Si vous savez briefer un stagiaire, vous savez écrire un prompt.

4.1 Les cinq composantes

Un. Le rôle. Dites à l’outil de quel point de vue répondre. « Tu es responsable du développement commercial dans le secteur du matériel médical. »

Deux. Le contexte. Donnez la situation. C’est la composante la plus souvent oubliée, et la plus rentable. « Nous vendons des dispositifs de traçabilité aux cliniques privées. Le prospect nous a reçus une fois il y a six mois et n’a pas donné suite. »

Trois. La tâche. Dites précisément quoi faire, avec un verbe d’action. « Rédige un email de relance. »

Quatre. Les contraintes. Longueur, ton, ce qu’il faut éviter, ce qu’il faut absolument mentionner. « Maximum 120 mots. Ton professionnel et direct, pas commercial. Ne pas rappeler que nous nous sommes déjà vus. Proposer un créneau précis. »

Cinq. La forme attendue. Dites sous quelle forme vous voulez le résultat. « Donne trois versions différentes, présentées l’une après l’autre, avec un objet d’email pour chacune. »

4.2 Le même besoin, deux prompts

Version faible

« Écris un mail de relance commercial. »

Résultat : un texte générique, sans contexte, qu’il faudra entièrement réécrire.

Version construite

« Tu es responsable du développement commercial dans le secteur du matériel médical. Nous vendons des dispositifs de traçabilité aux cliniques privées de 50 à 200 lits. J’ai rencontré la directrice des achats d’une clinique il y a six mois, l’échange était bon, elle n’a pas donné suite. Rédige un email de relance de 120 mots maximum. Ton professionnel et direct, sans formule commerciale creuse. Ne rappelle pas le rendez-vous précédent comme un reproche. Termine par une proposition de créneau précis. Donne-moi trois versions avec un objet d’email pour chacune. »

Le second prompt fait six lignes. Il prend une minute à écrire et fait gagner un quart d’heure.

4.3 L’itération, la compétence réelle

Le premier résultat n’est presque jamais le bon, et ce n’est pas grave. La compétence n’est pas d’écrire le prompt parfait du premier coup, c’est de corriger.

Quatre corrections qui fonctionnent presque toujours :

• « Trop long, réduis de moitié en gardant l’argument principal. »
• « C’est trop générique. Ajoute une référence concrète au secteur des cliniques privées. »
• « Le ton est trop commercial. Écris comme un professionnel qui s’adresse à un pair. »
• « Garde la version 2, mais reprends l’objet de la version 3. »

Le réflexe à installer : ne jamais recommencer un prompt de zéro quand le résultat est partiellement bon. Corriger coûte trois secondes, réécrire coûte deux minutes.

4.4 Les erreurs fréquentes

Poser plusieurs demandes en une. Découpez : d’abord la structure, puis la rédaction, puis la mise en forme.

Ne pas dire à qui on s’adresse. Un email à un directeur des achats et un email à un utilisateur final n’ont rien en commun.

Accepter la première réponse. C’est la plus fréquente. Le résultat est correct, donc on le prend. Une seule correction l’améliore presque toujours nettement.

Croire qu’un prompt long est un bon prompt. Ce qui compte est la précision, pas la longueur. Cinq composantes claires valent mieux qu’un paragraphe confus.

Atelier 3, construire et itérer

Sur poste, individuellement, 18 minutes.

1. Reprenez la tâche choisie à l’atelier 2.
2. Écrivez un prompt contenant les cinq composantes. Vérifiez qu’aucune ne manque.
3. Lancez-le. Lisez le résultat.
4. Corrigez au moins deux fois. Notez à chaque fois la correction demandée et ce qu’elle a changé.
5. Recopiez votre prompt final dans la bibliothèque de prompts, à la section correspondante.

Restitution, 7 minutes : deux apprenants montrent leur prompt initial et leur prompt final à l’écran.

La bibliothèque est collective et se construit sur les deux séances. Elle sera reprise à la séance 2.

5. Le cadre d’usage, dès aujourd’hui

Le programme prévoit de traiter ce point en décembre. Vous allez utiliser ces outils dès la semaine prochaine, en entreprise : voici donc le minimum vital. Décembre approfondira le RGPD, l’éthique et les limites.

5.1 Trois règles de confidentialité

Ne collez jamais de données personnelles dans un outil grand public : noms, coordonnées, données de santé, données de salariés ou de clients identifiables.

Ne collez jamais de données confidentielles d’entreprise : contrats, tarifs négociés, marges, documents stratégiques, fichiers clients.

Anonymisez avant de coller. Remplacez les noms par « le client A », les montants réels par des ordres de grandeur. Vous obtiendrez le même résultat sans le risque.

Ces règles ne sont pas de la prudence excessive. Le RGPD s’applique intégralement aux traitements réalisés au moyen d’un système d’IA, et l’entreprise reste responsable de ce que ses salariés y saisissent. Si votre entreprise a un contrat professionnel avec un fournisseur, demandez à votre tuteur ce qu’il autorise : la réponse est parfois écrite dans une charte que personne n’a lue.

5.2 Une obligation légale nouvelle, entrée en application le 2 août 2026

Le règlement européen sur l’intelligence artificielle, dit AI Act¹, prévoit des obligations de transparence dont l’application a débuté le 2 août 2026, soit il y a quelques semaines. Deux d’entre elles vous concernent directement dans un usage commercial :

L’information sur l’interaction. Les personnes doivent être clairement informées lorsqu’elles n’interagissent pas avec un humain mais avec un système d’IA, par exemple un agent conversationnel sur un site.

Le marquage des contenus générés. Certains contenus générés ou manipulés par IA doivent être clairement et visiblement identifiés comme tels, et porter un marquage lisible par machine. Sont notamment visés les contenus imitant des personnes existantes et les textes publiés pour informer le public sur des questions d’intérêt général sans relecture humaine.

Les sanctions prévues peuvent atteindre 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires annuel mondial, avec des adaptations pour les petites entreprises.

Ce que cela change concrètement pour vous : un email commercial personnalisé que vous relisez et assumez ne relève pas de ces obligations de marquage. Un agent conversationnel mis en ligne sur le site de votre entreprise, oui. Si votre entreprise en déploie un, c’est un point à signaler.

5.3 La règle qui résume tout

Vous restez responsable de tout ce qui sort de votre nom.

L’IA n’est pas une source, c’est un brouillon. Un chiffre non vérifié envoyé à un client engage votre entreprise, pas l’outil.

Synthèse

Un modèle de langage produit la suite la plus probable, pas la réponse vraie. L’hallucination n’est pas un défaut passager, c’est une conséquence du fonctionnement.

Trois zones à haut risque : les chiffres, les noms propres et coordonnées, les références. Toujours vérifier.

La règle du bon usage : plus vous fournissez la matière, plus le résultat est fiable. L’IA transforme bien, elle produit mal.

Les cinq composantes d’un prompt : le rôle, le contexte, la tâche, les contraintes, la forme attendue. Le contexte est le plus souvent oublié et le plus rentable.

L’itération est la vraie compétence. Corriger vaut mieux que recommencer. Deux corrections améliorent presque toujours nettement un résultat.

Les meilleurs usages commerciaux : préparer un rendez-vous à partir de documents fournis, produire des premières versions, faire jouer le client difficile pour s’entraîner.

Le cadre minimal : ni données personnelles ni données confidentielles dans un outil grand public, anonymiser avant de coller, et vous restez responsable de tout ce qui sort à votre nom.

Pour la séance suivante

Le module reprend en décembre pour les 4 heures restantes : applications commerciales approfondies, usage responsable, RGPD, limites et hallucinations, puis atelier final avec livrable.

D’ici là, deux choses, l’une et l’autre utiles :

1. Utilisez l’outil au moins une fois par semaine sur une tâche réelle en entreprise, et alimentez la bibliothèque de prompts avec ce qui a bien fonctionné.
2. Notez les erreurs que vous constatez. Chaque hallucination repérée est un cas concret que nous analyserons en décembre. C’est la matière la plus utile que vous puissiez rapporter.

Demandez également à votre tuteur si votre entreprise dispose d’une charte d’usage de l’IA. Rapportez la réponse, y compris si c’est non.

Notes

Sources vérifiées le 10 août 2026. Ce cours ne cite volontairement aucune version ni aucun nom de modèle : ces informations périment en quelques mois et n’ont pas leur place dans un support annuel.

• Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle. Obligations de transparence de l’article 50, applicables à compter du 2 août 2026. Lignes directrices de la Commission européenne adoptées le 20 juillet 2026. Source : Commission européenne, https://commission.europa.eu/news-and-media/news/safer-and-more-transparent-ai-2026-08-02_en (consulté le 10 août 2026). Un délai transitoire court jusqu’au 2 décembre 2026 pour les systèmes d’IA générative déjà sur le marché s’agissant de l’obligation de marquage. Revenir au texte

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