Programmes détaillés.

Acculturation IA du Comité de Direction

Objectifs pédagogiques

• Comprendre le potentiel et les risques de l'IA générative et agentique pour l'entreprise.
• Identifier les cas d'usage prioritaires de son organisation.
• Poser le cadre de gouvernance, y compris les obligations de l'AI Act.
• Construire une feuille de route IA à 90 jours.

Programme

• État de l'art de l'IA générative et agentique.
• Démonstrations live sur des cas d'entreprise.
• Atelier : cartographie des cas d'usage métiers.
• Restitution : feuille de route 90 jours du CODIR.

Gouvernance IA & Data pour Administrateurs

Objectifs pédagogiques

• Situer les responsabilités du conseil dans la gouvernance de l'IA et des données.
• Cartographier les risques : AI Act, RGPD, cybersécurité, réputation.
• Superviser la stratégie Data/IA de la direction.
• Maîtriser les questions clés à poser à la direction générale.

Programme

• Panorama : ce que l'IA change pour un conseil.
• Cadre réglementaire et devoirs de vigilance.
• Atelier : grille de supervision de la stratégie IA.
• Cas pratiques : délibérations et arbitrages types.

Gouvernance IA pour IRP / CSE

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les technologies d'IA introduites dans l'entreprise.
• Connaître le cadre légal : AI Act, RGPD, consultation du CSE.
• Évaluer les impacts sur l'emploi et les conditions de travail.
• Appliquer une grille d'analyse des projets IA soumis au CSE.

Programme

• Fondamentaux de l'IA en entreprise, sans jargon.
• Droits et prérogatives des IRP face aux projets IA.
• Atelier : analyse d'un projet IA réel ou simulé.
• Construire un dialogue social constructif sur l'IA.

Gestion financière de l'IA

Objectifs pédagogiques

• Maîtriser l'économie des tokens : tarification des modèles, tokens d'entrée/sortie, fenêtres de contexte, cache.
• Comparer les modèles de coûts API et licences.
• Estimer, budgéter et suivre la consommation par cas d'usage.
• Piloter les coûts (FinOps IA), refacturer en interne et mesurer le ROI des projets IA.

Programme

• Fonctionnement et tarification des modèles d'IA.
• Estimation et suivi de la consommation par cas d'usage.
• Budgétisation, prévision et refacturation interne.
• Ateliers pratiques sur les cas de l'entreprise.

IA au quotidien — Acculturation des équipes

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les fondamentaux de l'IA générative et ses usages quotidiens.
• Appliquer les bonnes pratiques de prompt.
• Protéger la confidentialité et la sécurité des données.
• Connaître les limites des modèles et vérifier leurs réponses.

Programme

• Fondamentaux : ce que l'IA générative sait (et ne sait pas) faire.
• Ateliers prompts sur les cas réels de l'entreprise.
• Confidentialité, sécurité et conformité AI Act au quotidien.
• Plan d'usage personnel : ancrer les réflexes.

IA Agentique — Initiation

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les principes de l'IA agentique et ses différences avec l'IA générative simple.
• Identifier les cas d'usage agentiques dans ses processus métier.
• Cadrer un premier agent : périmètre, données, supervision humaine.
• Repartir avec un plan d'action immédiat.

Programme

• Principes de l'IA agentique : du prompt à l'agent.
• Démonstrations live d'agents en action.
• Atelier : qualification des cas d'usage de l'entreprise.
• Plan d'action immédiat et prochaines étapes.

IA Agentique — Praticien

Objectifs pédagogiques

• Concevoir un agent IA de bout en bout sur un processus métier réel.
• Prendre en main Claude et Cowork pour le travail quotidien en équipe.
• Créer des Skills réutilisables adaptés à vos cas d'usage.
• Connecter un agent à vos outils via des serveurs MCP (Model Context Protocol).
• Automatiser une tâche répétitive de A à Z.
• Appliquer les bons réflexes de confidentialité et de supervision.

Programme — Jour 1 · Prendre en main & construire

• Rappel des fondamentaux agentiques : quand automatiser, quand garder l'humain dans la boucle.
• Claude & Cowork au quotidien : espaces collaboratifs, projets, contextes partagés.
• Créer ses premiers Skills : concevoir, tester, versionner.
• Atelier « premier agent » sur un cas réel apporté en amont.

Programme — Jour 2 · Connecter & automatiser

• Model Context Protocol (MCP) : connexion sécurisée aux outils de l'entreprise.
• Automatiser un processus réel de bout en bout : chaînage, erreurs, supervision.
• Sécurité, confidentialité et gouvernance : garde-fous et validation humaine.
• Restitution des agents construits et feuille de route personnelle à 90 jours.

Matériel

Un ordinateur portable par participant.

IA Agentique — Avancée

Objectifs pédagogiques

• Déployer et gouverner des agents IA en production.
• Orchestrer des architectures multi-agents.
• Mettre en place un RAG et des connexions MCP robustes.
• Sécuriser les déploiements et assurer la conformité AI Act.
• Mesurer le ROI des agents en production.

Programme

• Jour 1 — Architectures agentiques : orchestration multi-agents, patrons de conception, RAG.
• Jour 2 — Industrialisation : MCP avancé, intégrations, journalisation, sécurité des déploiements.
• Jour 3 — Gouvernance : conformité AI Act, supervision, indicateurs et mesure du ROI.

AI Coding for Non-Developers

Objectifs pédagogiques

• Créer des outils logiciels avec l'IA (Claude Code ou équivalent) sans être développeur.
• Acquérir les concepts informatiques essentiels pour dialoguer avec l'IA : données, logique, SQL.
• Déployer un outil : infrastructure, hébergement, sécurité.
• Mener un projet complet sur un besoin réel de l'entreprise.

Programme

• Jour 1 — Fondations : concepts informatiques essentiels, prise en main de l'IA-coding.
• Jour 2 — Données : structurer, interroger (SQL), connecter ses sources.
• Jour 3 — Construire : développement guidé du projet de chaque participant.
• Jour 4 — Déployer : infrastructure, sécurité, mise en production et maintenance.

SAGEO — Visibilité dans les moteurs IA

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les principes du GEO/SAGEO et le fonctionnement des moteurs de réponse IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews, Copilot).
• Auditer la visibilité IA de son site et de sa marque.
• Structurer ses données (JSON-LD) et produire des contenus citables.
• Bâtir un plan d'action et en mesurer les effets.

Programme

• Comment les moteurs IA choisissent leurs sources.
• Audit de visibilité : la marque de chaque participant passée au crible.
• Ateliers : données structurées, contenus citables.
• Plan d'action SAGEO et indicateurs de suivi.

Documentation et IA-coding — Hygiène documentaire pour vos agents

Objectifs pédagogiques

• Structurer un fichier de contexte agent (type CLAUDE.md).
• Documenter les règles anti-régression et les invariants métier plutôt que le code lui-même.
• Écrire une documentation greppable et vérifiable plutôt que narrative.
• Éviter la dérive doc/code et organiser une documentation multi-niveaux (index, détail, changelog) lisible par un agent et par une équipe humaine.

Programme

• Pourquoi la documentation vaut plus que la codebase à l'ère des agents.
• Anatomie d'un contexte agent efficace.
• Ateliers sur la documentation existante de l'entreprise ou un projet pilote.
• Mettre en place la routine anti-dérive doc/code.