À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les différents niveaux d’usage de l’IA en entreprise
• Passer d’usages ponctuels à des usages structurés et réutilisables
• Comprendre comment créer des assistants spécialisés adaptés à des métiers
• Identifier les opportunités d’automatisation et d’orchestration sans confusion technique
• Dialoguer efficacement avec des équipes IT, data ou prestataires externes

Introduction - Mise à niveau LLM (2 heures)

• Objectif : aligner tous les participants sur les notions indispensables pour utiliser et déployer des systèmes d’IA générative de manière fiable en contexte professionnel
• Notions abordées : ce qu’est un LLM (génération probabiliste) et ses limites ; différence entre génération, recherche, synthèse et raisonnement assisté ; contexte (fenêtre de contexte), mémoire, instructions ; pourquoi un même besoin nécessite des approches différentes selon l’outil ; limites structurelles (hallucinations, biais, approximation, dépendance aux sources)
• Outils abordés pendant la formation : ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude
• Playground : lecture “modèle + paramètres + consignes” pour comprendre ce qui change la qualité (température/variabilité, longueur, format, contraintes), indépendamment de l’interface
  
  

Module 1 - Comprendre, chercher et produire efficacement avec l’IA (usages individuels maîtrisés : 2 heures)

• Logique : utiliser l’IA pour analyser, comprendre et produire rapidement des livrables, en cadrant précisément la demande et en interprétant correctement la réponse
• Ce que couvre le module : recherche augmentée ; demandes structurées orientées livrables ; comparaison des comportements selon ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude
  
  

Cas d’usage illustratifs :

• Compétences acquises : transformer un besoin en demande orientée livrable ; comparer et arbitrer entre outils ; repérer ce qui doit être vérifié, reformulé ou complété
• Sortie module : une “fiche de cadrage de demande” réutilisable (objectif, public, format, contraintes, éléments à vérifier)
  
  

Module 2 - Capitaliser et spécialiser les usages IA (passer du test individuel à l’actif métier : 2 heures)

• Logique : structurer des usages récurrents sous forme de projets et d’assistants spécialisés, afin de standardiser la qualité et de réutiliser une méthode
• Ce que couvre le module : projets dédiés (instructions persistantes, contexte, règles) ; assistants spécialisés par tâche ; limites et garde-fous (qualité, conformité, données)
  
  

Cas d’usage illustratifs :

• Compétences acquises : transformer une méthode métier en instructions durables ; définir un assistant spécialisé (rôle, périmètre, limites) ; standardiser la qualité en équipe
• Sortie module : un “pack d’exploitation” (instructions maîtres + gabarit de sortie + check-list de contrôle)
  
  

Module 3 - Automatiser et orchestrer les usages IA (vision système et intégration : 2 heures)

• Logique : intégrer l’IA dans des flux de travail et comprendre la différence entre assistant (répond) et agent (agit), avec des contrôles et validations adaptés
• Ce que couvre le module : chaînes d’automatisation (entrée → IA → sortie) ; agents avec actions (création/mise à jour de données) ; orchestration multi-outils (vision, prérequis, gouvernance)
  
  

Cas d’usage illustratifs :

• Compétences acquises : identifier des automatisations réalistes ; placer des validations humaines ; comprendre les prérequis (données, sécurité, gouvernance) d’une intégration avancée
• Sortie module : un schéma simple d’intégration (flux, outils, points de contrôle) prêt à être transmis à une équipe IT/partenaire
  
  

Travaux pratiques de conclusion - Cas fil rouge couvrant les 3 modules

• Objectif : appliquer la progression complète sur un cas unique, en comparant ChatGPT, Gemini, Perplexity et Claude, puis en proposant une trajectoire d’intégration
• Cas fil rouge : “Mettre en place une veille concurrentielle et sectorielle, produire une synthèse hebdomadaire pour la direction, et capitaliser une base de connaissances interne.”
  
  

Livrables finaux (remis aux participants) : fiche de cadrage de demande ; pack d’exploitation (instructions + gabarits + check-list) ; mini-architecture d’intégration (flux + contrôles) ; recommandations d’outillage (ChatGPT/Gemini/Perplexity/Claude) selon les tâches.

Le prix de la formation est fixé à 1 200 € HT par journée de formation.

Ce tarif s’applique aussi bien dans le cadre d’une formation inter-entreprises que pour une intégration au sein d’un cursus universitaire (hors conventions spécifiques). Le nombre de participants est limité afin de garantir la qualité des échanges et des ateliers pratiques.

Ce que comprend le tarif

• La formation animée par un formateur expert en intégration de l’IA en entreprise
• L’accès à l’ensemble des supports pédagogiques remis aux participants
• Les modèles opérationnels fournis durant la formation (grilles, checklists, cadres méthodologiques)
• Les cas pratiques et démonstrations réalisés pendant la session
• L’accompagnement post-formation
  
  

Ce que le tarif ne comprend pas

• Les licences ou abonnements à des outils tiers éventuellement utilisés en démonstration
  
  

Accessibilité et prérequis

• Aucun prérequis technique n’est nécessaire
• La formation est accessible à toute personne amenée à utiliser l’IA dans un cadre professionnel
• Pour toute situation de handicap, des aménagements peuvent être étudiés sur demande
  
  

Public concerné

Cette formation s’adresse à toute personne ou organisation souhaitant intégrer l’IA générative de manière structurée et opérationnelle :

• Étudiants, toutes disciplines, préparant leur insertion professionnelle et souhaitant comprendre les usages réels de l’IA en entreprise et en institution
• Enseignants et enseignants-chercheurs, impliqués dans la pédagogie, la recherche ou l’encadrement de projets, et souhaitant structurer l’usage de l’IA dans leurs pratiques
• Directions académiques et équipes administratives (scolarité, communication, relations internationales, qualité, documentation), confrontées à l’intégration progressive de l’IA dans les processus universitaires
• Entreprises, institutions et grands groupes, notamment directions générales, managers, équipes métiers (marketing, communication, RH, juridique, support, opérations) et responsables transformation ou innovation

Aucun prérequis technique n’est nécessaire. La formation est conçue pour des publics non développeurs, avec une approche centrée sur les usages concrets, la structuration des méthodes et l’intégration responsable de l’IA.