Intelligence Artificielle & Automatisation — IA générative, agents et workflows

Objectifs

• Distinguer IA, machine learning, deep learning et IA générative
• Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage (LLM)
• Identifier les cas d'usage à fort impact pour son activité

Contenu

• ▸Histoire et concepts clés : IA, ML, deep learning, réseaux de neurones
• ▸LLM : tokens, contexte, entraînement, hallucinations et limites
• ▸Panorama des outils : ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Mistral
• ▸IA multimodale : texte, image, audio, vidéo
• ▸Cas d'usage par métier : RH, finance, commercial, support, IT
• ▸Atelier : cartographier les tâches automatisables de son poste

Objectifs

• Rédiger des prompts précis et réutilisables
• Obtenir des résultats fiables et vérifiables
• Créer ses propres assistants personnalisés

Contenu

• ▸Anatomie d'un bon prompt : rôle, contexte, tâche, format, exemples
• ▸Techniques avancées : few-shot, chaîne de raisonnement, découpage de tâches
• ▸Vérification des réponses et réduction des hallucinations
• ▸Bibliothèque de prompts métier réutilisables
• ▸Assistants personnalisés : GPTs, Projects, Gems
• ▸Atelier : construire un assistant pour son service

Objectifs

• Accélérer la rédaction, l'analyse et la synthèse de documents
• Analyser des données Excel avec l'IA
• Produire visuels et présentations assistés par IA

Contenu

• ▸Rédaction : emails, rapports, offres commerciales, comptes rendus
• ▸Synthèse de documents longs et PDF, traduction français/anglais
• ▸Analyse de données : tableaux Excel, graphiques, formules générées par IA
• ▸Génération d'images et de visuels marketing
• ▸Présentations et supports de formation assistés par IA
• ▸Transcription et résumé de réunions

Objectifs

• Comprendre les déclencheurs, actions et flux de données
• Construire des workflows multi-étapes sans coder
• Intégrer l'IA au cœur des automatisations

Contenu

• ▸Principes : triggers, actions, webhooks, API, formats JSON
• ▸n8n (open source, auto-hébergeable) vs Make vs Zapier
• ▸Connecter Gmail, Google Sheets, Drive, Calendar, CRM
• ▸Conditions, boucles, gestion des erreurs et journalisation
• ▸Nœuds IA : classification d'emails, extraction de données, réponses automatiques
• ▸Atelier : automatiser le traitement des demandes clients de bout en bout

Objectifs

• Concevoir un parcours conversationnel efficace
• Déployer un chatbot WhatsApp Business connecté à l'IA
• Automatiser prise de commande, relances et support

Contenu

• ▸WhatsApp Business App vs WhatsApp Business API
• ▸Conception de parcours : FAQ, qualification de prospects, transfert vers un humain
• ▸Chatbot IA répondant à partir des documents de l'entreprise
• ▸Intégration avec n8n/Make : commandes, rendez-vous, notifications
• ▸Cas pratiques : relances de paiement Mobile Money, suivi de commandes
• ▸Bonnes pratiques : consentement, ton, mesure de la satisfaction

Objectifs

• Appeler les API des modèles d'IA depuis Python
• Structurer les réponses (JSON) pour les intégrer à une application
• Maîtriser les coûts et la sécurité des clés d'API

Contenu

• ▸Bases de Python utiles : requêtes HTTP, JSON, variables d'environnement
• ▸API OpenAI, Anthropic et Google : authentification, modèles, paramètres
• ▸Sorties structurées et appel d'outils (function calling)
• ▸Traitement par lots : classification de tickets, extraction de factures
• ▸Coûts, quotas, mise en cache et suivi de consommation
• ▸Atelier : script d'analyse automatique de documents

Objectifs

• Comprendre le fonctionnement d'un agent IA et du RAG
• Connecter une IA aux documents internes de l'entreprise
• Construire un agent capable d'agir via des outils

Contenu

• ▸Embeddings, bases vectorielles et recherche sémantique
• ▸RAG : indexation de documents, découpage, citation des sources
• ▸Agents IA : planification, outils, mémoire, boucle d'action
• ▸Agents dans n8n et protocole MCP (Model Context Protocol)
• ▸Supervision humaine, garde-fous et évaluation des réponses
• ▸Atelier : assistant interne répondant sur les procédures de l'entreprise

Objectifs

• Utiliser l'IA de façon responsable et conforme
• Protéger les données sensibles de l'entreprise
• Présenter une automatisation opérationnelle

Contenu

• ▸Confidentialité : données à ne jamais partager, comptes entreprise, hébergement
• ▸Biais, droits d'auteur et transparence envers les clients
• ▸Charte d'usage de l'IA en entreprise
• ▸Mesurer le retour sur investissement d'une automatisation
• ▸Projet final : conception, démonstration et évaluation d'un workflow IA