Une formation ChatGPT en entreprise sert à trois choses. Écrire des prompts efficaces sur les cas métier réels de l'équipe, savoir ce qu'on ne met jamais dans un chat public (données clients, données personnelles au sens de la nLPD), et reconnaître les situations où un outil interne encadré vaut mieux qu'un compte grand public. Le format qui fonctionne : des ateliers sur les vrais documents de l'entreprise, pas un défilé de slides.
Cette page est le volet ChatGPT de ma formation IA en Suisse romande : même approche praticien, centrée ici sur l'outil que ton équipe utilise déjà.
Interdire ChatGPT ne le fait pas disparaître d'une entreprise. Ça le rend juste invisible. Trois signaux que je retrouve presque partout :
Des comptes personnels partout : les collaborateurs utilisent ChatGPT sur leur compte privé, hors de tout contrôle. Cyberhaven mesure 73,8% de comptes non professionnels au travail2.
Des données clients collées dans le chat : un e-mail à reformuler, un contrat à résumer, et des données personnelles partent dans un outil public sans que personne l'ait décidé.
Des résultats inégaux : chacun a ses astuces, personne ne les partage, et la qualité dépend de qui a écrit le prompt. L'entreprise n'apprend rien.
La règle que ton équipe doit connaître par cœur : jamais de données clients identifiables, jamais de données RH ou de santé, jamais de secrets d'affaires ni d'identifiants dans un compte ChatGPT grand public. Ce qui doit être traité avec ces données passe par un outil encadré (API avec contrat de traitement, hébergement maîtrisé), pas par le chat.
C'est le cœur du volet nLPD de la formation : savoir dans quelle catégorie tombe chaque tâche avant de coller quoi que ce soit. Un réflexe simple, qui s'apprend en atelier et se garde à vie.
Pas un tour d'horizon de l'IA. Un programme resserré sur ce que ton équipe fait vraiment de ses journées.
On part des tâches réelles de l'équipe : offres, e-mails, procès-verbaux, synthèses. Chacun repart avec des prompts réutilisables sur ses propres tâches.
Ce qui peut aller dans un chat public, ce qui doit être anonymisé, ce qui ne sort jamais. Avec des exemples tirés de ton activité, pas des cas d'école.
Les limites du modèle, les erreurs plausibles (hallucinations), et le réflexe de relecture avant qu'un texte parte chez un client.
Reconnaître les tâches qui méritent mieux qu'un chat : gros volume, données sensibles, répétition. C'est là qu'une automatisation encadrée prend le relais.
L'usage est déjà là. La vraie question n'est pas d'autoriser ou non, mais de transformer un bricolage risqué en compétence d'équipe. Voici comment je vois les choses.
Le shadow AI, c'est l'usage d'outils d'IA par les équipes en dehors de tout cadre défini par l'entreprise. Cyberhaven Labs a mesuré le phénomène sur l'usage réel de 3 millions de travailleurs : 73,8% des comptes ChatGPT utilisés au travail sont des comptes personnels, sans les contrôles de sécurité d'une version entreprise. Et la part de données sensibles placées dans ces outils a bondi de 10,7% à 27,4% en un an (mars 2024)2. Le shadow AI n'est pas un problème de personnes : c'est le symptôme d'une absence de cadre. Les collaborateurs veulent gagner du temps ; si l'entreprise ne fournit ni règles ni formation, ils utilisent ce qu'ils ont sous la main, avec ce qu'ils ont sous la main. Y compris tes données clients.
L'autre piège est plus discret. L'AI Monitor 2025 d'Ipsos, mené dans 30 pays, montre qu'en Suisse 58% des gens estiment bien comprendre ce qu'est l'IA, mais que 43% seulement savent quels produits et services en utilisent1. Tout le monde a « déjà essayé ChatGPT ». Très peu savent pourquoi une réponse est excellente un jour et fausse le lendemain, ce que l'outil retient de la conversation, ou où partent les données. C'est exactement l'écart qu'une formation sérieuse comble : passer de « je m'en sers » à « je sais ce que je fais, et ce que je ne dois pas faire ».
La formation s'appuie sur ChatGPT parce que c'est l'outil que ton équipe connaît déjà, mais ce qu'elle enseigne vaut pour tous les grands modèles de langage : donner du contexte et un rôle, découper une tâche complexe, fournir des exemples, exiger un format de sortie, relire avant d'envoyer. Ces réflexes se transfèrent tels quels vers Claude, Gemini ou Copilot ; changer d'outil ne remet pas la formation à zéro. Pour les équipes qui veulent aller plus loin sur Claude, que j'utilise moi-même au quotidien, il existe une déclinaison dédiée : la formation LIMITLESS, une journée complète centrée sur cet outil.
Une formation ChatGPT générique s'oublie en deux semaines, parce que rien ne relie les exemples au quotidien des participants. Je fais l'inverse : avant l'atelier, je collecte tes vrais documents (offres, e-mails types, rapports) et les tâches qui reviennent chaque semaine, et c'est là-dessus qu'on travaille. Chaque participant repart avec des prompts testés sur son propre poste et une charte d'usage écrite pour ton entreprise, pas un classeur théorique. Côté crédibilité, je préfère être transparent : je ne suis pas un formateur de métier. Je construis et je maintiens des automatisations IA pour des PME romandes, et je prépare le Brevet fédéral de Spécialiste en IA Business (CEFCO, 2026). Ce que je montre en formation, c'est ce que je pratique le reste de la semaine. Et quand une tâche mérite mieux qu'un chat, je peux construire l'outil interne qui prend le relais : la formation débouche sur un plan concret, pas sur un tote bag.
Un parcours court, construit sur ton entreprise. Pas de catalogue : chaque atelier est préparé sur tes cas.
Un questionnaire court et quelques échanges : qui utilise quoi, sur quel compte, pour quelles tâches. C'est souvent la première surprise.
Je construis l'atelier sur tes documents et tes tâches : offres, e-mails, rapports, procès-verbaux. Zéro exemple générique.
Une demi-journée à une journée : prompts efficaces, règles données et nLPD, vérification. Chacun repart avec ses prompts et la charte d'usage.
Un suivi quelques semaines après : ce qui a pris, ce qui bloque, ce qui mérite un outil interne. Si un outil s'impose, c'est moi qui le construis et le maintiens.
Le socle est le même (prompts, données, vérification) ; le contenu de l'atelier change avec ton métier, puisqu'on travaille sur tes documents.
Offres, courriers, procès-verbaux, synthèses de séances. Gagner des heures chaque semaine sans exposer l'entreprise.
Fiduciaires, études d'avocats, santé : volet données renforcé, anonymisation systématique, alternatives encadrées au chat public.
Propositions, contenus, réponses aux demandes entrantes. Avec le ton de ton entreprise, pas celui d'un robot.
Réponses récurrentes, documentation interne, e-mails types. Les tâches où quelques bons prompts changent la semaine.
des comptes ChatGPT utilisés au travail sont des comptes personnels, sans les contrôles de sécurité d'une version entreprise (Cyberhaven Labs, 2024)2
des données collées dans les outils d'IA étaient sensibles en mars 2024, contre 10,7% un an plus tôt (Cyberhaven Labs)2
des documents juridiques envoyés à une IA partent dans un compte personnel non encadré (Cyberhaven Labs)2
des Suisses disent bien comprendre ce qu'est l'IA, sans toujours savoir où partent leurs données (Ipsos AI Monitor 2025)1
La formation apprend à ton équipe à trier avant de coller quoi que ce soit. Le chat public reste parfait pour tout ce qui n'expose personne ; dès qu'il y a des données réelles, l'entreprise garde la main sur un outil encadré. Pour les métiers réglementés, l'hébergement souverain suisse reste une option, pas un passage obligé.
Reformuler un texte à publier, brainstormer, structurer des idées sans données personnelles : ChatGPT grand public fait très bien le travail. La formation apprend à reconnaître ces tâches sans risque.
Données clients, dossiers, chiffres internes : on passe par une API avec contrat de traitement (DPA) et zéro entraînement sur tes données, pas par un compte grand public. C'est le réflexe nLPD que la formation ancre.
Fiduciaire, étude d'avocats, santé : un hébergement suisse devient pertinent. Une option que je propose là où elle a du sens, jamais un réflexe imposé par défaut.
Les questions qui reviennent le plus souvent. Si la tienne n'y est pas, écris-moi.
Non. L'interdiction ne supprime pas l'usage, elle le rend invisible : les équipes basculent sur leur compte personnel et tu perds tout contrôle. Un cadre clair et une formation courte protègent mieux tes données qu'une interdiction.
Des données clients identifiables, des données RH ou de santé, des secrets d'affaires, des identifiants. Sur un compte ChatGPT grand public, ce que tu colles peut être conservé et réutilisé. Le bon réflexe s'apprend vite : anonymiser, ou passer par un outil encadré.
Non. Les réflexes enseignés (prompts structurés, vérification, protection des données) valent pour tous les LLM : ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot. Il existe aussi une déclinaison dédiée à Claude, la formation LIMITLESS.
Une demi-journée à une journée en atelier, sur tes vrais documents et tes vrais cas métier, puis un suivi quelques semaines plus tard pour ancrer les réflexes. Pas de séminaire de trois jours sur la théorie.
Dès qu'un collaborateur colle des données personnelles dans un chat public, l'entreprise traite des données au sens de la nLPD, souvent hors de Suisse et sans contrat de traitement. La formation apprend à trier : ce qui peut aller dans un chat public, ce qui exige un outil encadré, ce qui ne sort jamais.
Moi, David Zbinden. Je ne suis pas un formateur sur slides : je construis et je maintiens des automatisations IA pour des PME romandes, et je prépare le Brevet fédéral de Spécialiste en IA Business (CEFCO). Tu apprends avec quelqu'un qui pratique tous les jours.
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