Parcours IA 360 : de l’usage aux agents IA

Bloc 1 – Fondamentaux et usage raisonné de l’IA (2 jours – 14 h)

• Repères sur l’IA : IA prédictive, IA générative et agents ; fonctionnement d’un grand modèle de langage (entraînement, prédiction, fenêtre de contexte)
• Panorama des outils du marché : assistants conversationnels, versions grand public et entreprise, critères de choix
• Limites des modèles : hallucinations, biais, raisonnement non garanti, connaissances datées
• Analyse de son poste : typologie des tâches, critères de pertinence (volume, fréquence, risque, valeur ajoutée humaine), matrice pertinence / risques
• Techniques de prompting : rôle, contexte, contraintes, exemples, format de sortie, décomposition en étapes, itération
• Protocole de vérification : recoupement, source primaire, contre-question, grille de qualité
• Sécurité de l’information : classification des données, anonymisation et pseudonymisation, paramètres de confidentialité, charte d’usage interne
• Cadre de référence : premiers repères RGPD et AI Act, obligation de maîtrise de l’IA (article 4)

Bloc 2 – Applications transversales au poste de travail (5 jours – 35 h)

• Écrits professionnels : cahier des charges d’un livrable, adaptation au destinataire et au ton, reformulation, relecture et correction assistées
• Recherche augmentée : moteurs de recherche IA, recherche approfondie, évaluation de la fiabilité des sources, citation et datation
• Documents longs : extraction structurée, synthèse, comparaison de versions, repérage des contradictions
• Tableurs et données : génération de formules, analyse exploratoire, choix et lecture de graphiques, contrôle des calculs
• Production multimodale : génération d’images et de schémas, conception de présentations
• Droits et accessibilité : propriété intellectuelle, droit à l’image, mention des contenus générés, accessibilité des supports
• Organisation personnelle : bibliothèque de prompts, modèles réutilisables, espaces de projet, mesure du temps gagné

Bloc 3 – Données et assistants IA (4 jours – 28 h)

• Typologie des données : structurées et non structurées, sources internes et externes, formats (CSV, JSON, documents)
• Qualité et gouvernance : complétude, exactitude, fraîcheur, propriétaire de la donnée, droits d’usage, minimisation
• Préparation : dédoublonnage, normalisation des formats, référentiels, pseudonymisation, dictionnaire de données
• Recherche documentaire augmentée (RAG) : découpage, indexation, embeddings, recherche sémantique, citation des sources, causes d’échec
• Configuration d’un assistant : instructions système, base de connaissances, consignes de refus et de redirection, droits d’accès
• Évaluation : jeu de test de référence, critères d’exactitude, de complétude et de refus approprié, journal des améliorations

Bloc 4 – Automatisation, workflows et agents IA (6 jours – 42 h)

• Analyse de processus : modélisation SIPOC et BPMN simplifiée, points de décision humaine, matrice effort / valeur / risque
• Outils d’automatisation no-code / low-code (ex. n8n, Make, Power Automate) : principes communs, environnement de test
• Briques d’un workflow : déclencheurs, actions, filtres, conditions, boucles, variables
• Échanges entre applications : API, requêtes et réponses, format JSON, webhooks, authentification, clés d’accès, quotas
• Robustesse : gestion des erreurs, reprises, notifications, journalisation des exécutions
• Étape d’IA dans un flux : prompt système, sortie structurée, classification, extraction, rédaction assistée, seuils de confiance
• Agents IA : différence agent / workflow, boucle raisonnement-action, outils et protocoles de connexion (ex. MCP), mémoire, limites d’autonomie
• Workflow agentique métier : architecture de référence (déclenchement, collecte, contrôle, IA, outil, validation humaine, traçabilité) et déclinaisons finance, commercial, RH, opérations
• Sécurité : injection de prompt, fuite de données, principe du moindre privilège
• Recette et documentation : plan de tests, cas nominaux et cas d’erreur, documentation technique minimale

Bloc 5 – Fiabilité, conformité et transfert (3 jours – 21 h)

• RGPD appliqué à l’IA : base légale, minimisation, information des personnes, durée de conservation, analyse d’impact (AIPD)
• AI Act : classification des systèmes par niveau de risque, pratiques interdites, obligations des déployeurs, transparence, usages RH classés à haut risque
• Propriété intellectuelle et confidentialité : droits sur les contenus générés, secret des affaires, conditions d’utilisation des outils
• Éthique : biais, égalité et non-discrimination, explicabilité, place de la décision humaine
• Indicateurs de performance : précision, délai, coût d’usage, temps de supervision, comparaison avant / après
• Sobriété numérique : impact environnemental des usages de l’IA, choix d’outils et de modèles proportionnés au besoin
• Gouvernance : charte d’usage, rôles des managers, de la DSI et du DPO, registre des usages, critères go / no-go
• Dialogue social et conduite du changement : information-consultation du CSE sur l’introduction de nouvelles technologies, communication, accompagnement des équipes
• Transmission : guide utilisateur, démonstration, revue par les pairs, diffusion des bonnes pratiques

Bloc 6 – Projet intégrateur (2 jours – 14 h)

• Note de cadrage : besoin, objectifs, périmètre, données mobilisées, critères de réussite, analyse des risques
• Planification du projet : jalons, critères d’acceptation, plan de tests
• Réalisation accompagnée du prototype : assemblage des briques vues dans le parcours (prompts, assistant, workflow, agent)
• Tests reproductibles, journal des corrections et documentation finale
• Mesure de la valeur : indicateurs avant / après sur le cas traité
• Soutenance : structuration du propos, démonstration, réponse aux questions
• Épreuve de transfert sur un cas inédit et plan d’action individuel de mise en œuvre sur le poste

Mise en pratiquePrototype individuel réalisé sur un cas métier réel, présenté en soutenance