Intelligence Artificielle

PUBLIC ET PREREQUIS

Collaborateurs, managers, chefs de projet, fonctions support et métier souhaitant exploiter les IA génératives au quotidien. Prérequis : avoir suivi le module Initiation ou disposer d’une culture IA de base.

OBJECTIFS

• Maîtriser un cadre méthodologique de bout en bout pour piloter un projet d’intégration de l’IA générative, de la Discovery produit jusqu’à la mise en production
• Savoir cadrer un problème, identifier et prioriser les cas d’usage GenAI à forte valeur ajoutée pour l’organisation
• Piloter la Delivery d’un projet GenAI en mode agile tout en articulant avec un pilotage projet classique (budget, planning, gouvernance)
• Mettre en place les KPIs, la gestion des risques spécifiques à la GenAI et les conditions de passage à l’échelle

MÉTHODE PÉDAGOGIQUE

Formation 100% pratique animée par un expert IA. Chaque participant travaille sur son poste avec les outils IA (chatbots, assistants). Exercices individuels et en binômes sur des cas métier réels.

PROGRAMME

•  A venir

PUBLIC ET PREREQUIS

Collaborateurs, managers, chefs de projet, fonctions support et métier souhaitant exploiter les IA génératives au quotidien. Prérequis : avoir suivi le module Initiation ou disposer d’une culture IA de base.

OBJECTIFS

• Maîtriser les techniques de prompting pour formuler des requêtes précises, fiables et actionnables auprès des IA génératives
• Savoir dialoguer avec l’IA de manière itérative pour affiner les résultats et atteindre un niveau de qualité professionnel
• Structurer ses consignes et ses workflows pour automatiser des tâches récurrentes dans son métier
• Développer une autonomie opérationnelle avec les outils IA du quotidien (chatbots, assistants de code, générateurs de contenu)

MÉTHODE PÉDAGOGIQUE

Formation 100% pratique animée par un expert IA. Chaque participant travaille sur son poste avec les outils IA (chatbots, assistants). Exercices individuels et en binômes sur des cas métier réels.

PROGRAMME

Comprendre le fonctionnement des IA génératives

• Comment un LLM traite une requête 
• Les limites intrinsèques
• Choisir le bon outil pour le bon usage : ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Mistral

Les fondamentaux du prompting

• Anatomie d’un prompt efficace : rôle, contexte, consigne, format de sortie
• Techniques clés 
• Les erreurs fréquentes et comment les corriger
• Atelier pratique : reformuler des prompts faibles en prompts performants

Itérer et affiner ses résultats

• Le dialogue itératif : poser les bonnes questions de suivi
• Techniques de décomposition : découper un problème complexe en sous-tâches
• Valider et contrôler la qualité des réponses de l’IA
• Atelier pratique : résoudre un cas métier en 5 itérations maximum

Automatiser avec l’IA : du prompt au workflow

• Créer des templates de prompts réutilisables pour ses tâches récurrentes
• Introduction au tooling 
• Connecter l’IA à ses outils métier : documents, tableurs, emails
• Atelier pratique : construire un mini-workflow automatisé adapté à son poste

Bonnes pratiques et passage à l’échelle

• Confidentialité et sécurité des données : ce qu’on peut – et ne peut pas – partager avec l’IA
• Constituer une bibliothèque de prompts pour son équipe
• Plan d’action individuel : les 3 usages à mettre en place dès le retour au poste

PUBLIC ET PREREQUIS

Responsables métier, chefs de projet, collaborateurs souhaitant comprendre les enjeux de l’IA en entreprise. Aucun prérequis technique.

OBJECTIFS

• Comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle et distinguer les différents types de modèles (prédictifs, génératifs, LLM)
• Identifier les cas d’usage concrets de l’IA dans son environnement professionnel et évaluer leur potentiel de création de valeur
• Appréhender les enjeux éthiques, réglementaires et organisationnels liés au déploiement de l’IA en entreprise
• Construire une première vision stratégique de l’IA comme levier de productivité, de réduction des coûts et d’évolution des métiers

MÉTHODE PÉDAGOGIQUE

Formation animée par un expert IA, alternant apports théoriques, démonstrations en direct et discussions collectives. Nombreux exemples concrets issus du terrain.

PROGRAMME

L’IA aujourd’hui : de quoi parle-t-on ?

• Définition de l’intelligence artificielle : périmètre, histoire et accélération récente
•  Panorama des technologies : machine learning, deep learning, IA générative, grands modèles de langage (LLM)
• Ce que l’IA sait faire — et ce qu’elle ne sait pas faire : distinguer le réel du fantasme

Pourquoi l’IA devient stratégique maintenant

• Les facteurs de bascule : puissance de calcul, données massives, démocratisation des outils
•  Impact sur la productivité et la compétitivité des PME et ETI
• Panorama sectoriel : exemples concrets dans l’industrie, le commerce, les services, l’artisanat

Les premières opportunités business

• Identifier les tâches à fort potentiel d’automatisation dans son organisation
• Cartographier ses cas d’usage
• Retours d’expérience terrain : ce qui fonctionne, ce qui échoue, et pourquoi

Éthique, réglementation et confiance

• Biais algorithmiques, transparence et explicabilité
• Cadre réglementaire européen et obligations des entreprises
• Données personnelles et propriété intellectuelle : les points de vigilance

Construire sa feuille de route IA

• Évaluer sa maturité IA : grille d’auto-diagnostic
•  Définir ses priorités et ses premiers pas concrets
•  Discussion ouverte : les questions stratégiques propres à chaque participant