💡 Pourquoi former vos équipes à l'IA générative ?
- ✓Gagner du temps sur les tâches du quotidien — rédaction, synthèse, comptes rendus, réponses aux clients — pour se consacrer à ce qui a le plus de valeur.
- ✓Mieux travailler dans tous les métiers : commercial, RH, communication, gestion, production, relation client… L'IA générative sert partout où l'on écrit, analyse ou décide.
- ✓Utiliser l'IA en confiance : vérifier ses réponses, protéger les données de l'entreprise et sortir de l'« IA de l'ombre ».
- ✓Faire progresser toute l'équipe avec une méthode commune plutôt qu'avec des essais isolés : les gains se partagent et durent.
- ✓Répondre au cadre européen : l'AI Act demande aux entreprises qui utilisent l'IA d'agir pour former leur personnel ; une formation tracée par une attestation en est la réponse la plus simple.
AI Act — règlement (UE) 2024/1689, article 4 : depuis le 2 février 2025, les entreprises qui fournissent ou utilisent des systèmes d'IA doivent prendre des mesures pour développer la maîtrise de l'IA de leur personnel, à la mesure de leurs usages. Le règlement « omnibus numérique » (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27 juillet 2026, en a fait une obligation de moyens : aucun niveau individuel n'est à garantir, mais des actions de formation sont à mener et à tracer. Les sanctions relèvent de chaque État membre.
📚 Programme — 12 modules sur 2 jours
MODULE 1
Architecture des systèmes IA — Les huit briques d'un système (modèle, instructions, contexte, outils, orchestration, interface, garde-fous, supervision), interface ou API ; atelier : décomposer un système existant.
J1 · 60 minMODULE 2
Coûts & choix du modèle — Coûts en tokens, cache, lots, routage, sorties courtes ; choisir le modèle ; atelier de chiffrage d'un cas réel.
J1 · 60 minMODULE 3
RAG & bases de connaissances — Embeddings, découpage, recherche vectorielle, citation des sources, qualité documentaire, solutions sans code.
J1 · 75 minMODULE 4
Atelier RAG : construire et tester — En binôme : corpus fictif, assistant documentaire sans code, 10 questions de référence, mesure, corrections et second passage.
J1 · 90 minMODULE 5
Agents, outils & MCP — Agents et niveaux d'autonomie, appels d'outils, MCP, workflow fixe ou agent, droits des connecteurs.
J1 · 75 minMODULE 6
Atelier automatisation — n8n / Make / Power Automate, sorties JSON, humain dans la boucle ; canevas d'un flux de bout en bout.
J1 · 60 minMODULE 7
Évaluer un système IA — Jeux de tests, métriques et seuils, LLM juge, non-régression ; atelier : le jeu de tests du projet.
J2 · 60 minMODULE 8
Sécurité & red teaming — Risques OWASP des LLM : injection de prompt, fuite de données, agentivité excessive ; attaque de l'assistant de l'atelier RAG.
J2 · 75 minMODULE 9
IA locale & souveraine — Modèles open-weight, Ollama / LM Studio, matériel, licences ; même demande comparée en local et dans le cloud.
J2 · 60 minMODULE 10
Projet d'architecture en binôme — Dossier en 10 rubriques à partir des livrables des ateliers ; revue croisée entre binômes ; préparation de la soutenance.
J2 · 120 minMODULE 11
Soutenances & évaluation pratique — 6 min de présentation et 4 min de questions par binôme ; note sur 20 par le formateur ; go / no-go avant pilote.
J2 · 75 minMODULE 12
QCM final & plan de lancement — QCM de 40 questions sur les deux jours, premier pilote à lancer, questionnaire de satisfaction.
J2 · 30 minParcours completDécouverte → Maîtrise → Référent → Expert
35 heures pour passer de la première conversation à la conception de systèmes IA.