Formations
Toutes les formations sont conçues pour être intensément pratiques et ancrées dans la réalité métier.
Chaque session est structurée autour d’ateliers interactifs, de démonstrations guidées et d’exercices applicables immédiatement, afin de permettre une réelle montée en compétence, quel que soit le niveau initial.
L'offre est structurée autour de trois niveaux progressifs :
- Débutant : comprendre les fondamentaux de l’IA et apprendre à dialoguer efficacement avec un modèle de langage.
- Intermédiaire : mettre en place des systèmes RAG exploitant vos données internes pour fiabiliser les réponses générées.
- Avancé : développer des agents intelligents capables de raisonner, d’utiliser des outils externes et d’exécuter des tâches complexes.
Ces formations s’adressent autant aux équipes techniques qu’aux profils métiers ou décisionnaires, avec un seul mot d’ordre : comprendre pour mieux agir.
LLM & Prompting Responsable
Niveau : Débutant
Durée : 1 jour
- Comprendre ce qu’est (vraiment) un LLM
- Risques, gouvernance et cadre réglementaire
- Prompting clair et structuré, sans technique
- Panorama des outils IA et cas d’usage métiers
Individuel: 800€
Collectif: 650€
RAG & Agents IA
Niveau : Intermédiaire
Durée : 3 jours
- Compréhension approfondie des LLM & prompting avancé
- Création d’un moteur RAG avec LangChain ou LlamaIndex
- Recherche vectorielle, embeddings, scoring & re-ranking
- Développement d’un premier agent avec outils & planification
Individuel: 2400€
Collectif: 2000€
RAG & Agents IA – Production & Observabilité
Niveau : Avancé
Durée : 3 jours
- RAG from scratch + avec frameworks (LangChain, LlamaIndex)
- Agents complexes avec SmolAgent, LangGraph, LangChain
- Déploiement serveur / client via Model Context Protocol (MCP)
- Observabilité & production avec Langfuse et bonnes pratiques dev
Individuel: 2400€
Collectif: 2000€
Formation Débutant – Comprendre les LLM & Prompting Responsable
Objectif
Permettre aux professionnels non techniques de comprendre les principes de l’IA générative, ses usages concrets en entreprise, les bonnes pratiques de prompting et les risques liés à la gouvernance des données.
Pourquoi cette formation ?
L’IA générative transforme déjà les métiers du marketing, des RH, de la communication, du produit… Mais son usage implique des responsabilités fortes en matière de données, d’éthique et de réglementation.
Cette formation aide les équipes à adopter une posture responsable et efficace face à l’IA, sans jargon technique.
Contenu de la formation
1. Comprendre ce qu’est un LLM
- Que fait un modèle de langage ? Ce qu’il comprend, ce qu’il ne comprend pas
- Notion de prédiction de texte vs “intelligence”
- Erreurs, hallucinations, biais : les limites à connaître
2. Gouvernance et responsabilité
- Données confidentielles : que peut-on partager avec l’IA ?
- Différences entre IA publique, IA privée, IA open source
- Risque de fuites d'information, contrôle des outputs
3. Prompting responsable et efficace
- Donner le bon contexte, formuler une intention claire
- Spécifier le format, le ton, la cible
- Bonnes pratiques pour éviter les réponses erronées
- Exercices pratiques : écrire des prompts pour différents métiers
4. Panorama des outils du marché
- ChatGPT, Mistral, Claude, Perplexity, Copilot… qui fait quoi ?
- Comparaison des forces et limites par cas d’usage
- Cas d’usage concrets dans les fonctions support
5. Réglementation & cadre légal
- RGPD et IA générative : attention aux données personnelles
- L’IA Act européen : obligations futures
- Bonnes pratiques internes à adopter (chartes IA, contrôle qualité, etc.)
Méthode pédagogique
- Cas d’usage réels et adaptés à vos métiers
- Mises en situation et jeux de rôles avec l’IA
- Aucun prérequis technique
- Support de formation fourni
👥 Public visé
Managers, équipes support, fonctions RH, com, marketing, produit ou toute personne souhaitant intégrer l’IA dans son quotidien de manière responsable.
📅 Durée
1 journée – en présentiel ou à distance
Discutons de vos enjeux IA
Formation Intermédiaire – RAG & Agents avec LLM
Objectif
Approfondir sa compréhension des LLM et passer à l’action : concevoir des moteurs de recherche augmentée (RAG) et des agents autonomes à base d’IA générative, dans un cadre responsable.
Pourquoi cette formation ?
Les copilotes IA, les assistants de recherche, les agents capables d’agir deviennent une réalité dans de nombreuses entreprises. Ce module propose de structurer les bases, puis de construire concrètement ces briques d’IA générative grâce à des frameworks open source.
Contenu de la formation
1 – Bases solides des LLM
- Histoire de l’IA générative, révolution des Transformers
- LLM : prédiction, contexte, hallucination, biais
- Prompting avancé (rôle, température, output control)
- Risques de fuite de données et cadre RGPD / IA Act
- Cas d’usage métier + exercices concrets de prompt
2 – Construire un moteur RAG
- Introduction au RAG : principes, forces, limites
- Préparer sa base documentaire (découpage, embeddings)
- Vectorisation, recherche sémantique, prompt injection
- Atelier pratique avec LangChain / LlamaIndex ou équivalent
- Démo de copilotes internes (FAQ RH, support produit, etc.)
3 – Créer un Agent autonome
- Qu’est-ce qu’un agent ? (LLM + mémoire + outils)
- Concepts clés : planification, contexte, exécution
- Utiliser des outils : API, base de données, fonctions custom
- Construire un agent avec un framework open source
- Débrief : limites actuelles, futurs usages
Méthode pédagogique
- Formation très orientée pratique : 60 % de manipulation
- Nombreux ateliers guidés avec restitution
- Utilisation de frameworks concrets (LangChain, etc.)
- Support détaillé et base de code fournie
👥 Public visé
Product owners, profils techniques intermédiaires, experts métier avec sensibilité data, innovation, knowledge managers.
📅 Durée
3 jours – en présentiel ou à distance
Discutons de vos enjeux IA
Formation Avancée – RAG & Agents, maîtrise technique et production
Objectif
Acquérir une compréhension approfondie des LLMs, construire un système RAG from scratch, concevoir des agents autonomes avec ou sans framework, et apprendre à piloter et observer une stack IA en environnement de production.
Pourquoi cette formation ?
Les outils IA deviennent stratégiques, mais leur industrialisation nécessite une parfaite compréhension de leur fonctionnement et de leurs limites. Cette formation donne les clés pour construire et maintenir ses propres solutions IA, de manière robuste, scalable et gouvernée.
Elle s’adresse aux équipes tech qui veulent dépasser le stade du prototype et maîtriser toute la chaîne – de l’embedding au monitoring.
Contenu de la formation
1 – Fondamentaux avancés des LLMs
- Histoire de l’IA générative, révolution des Transformers
- LLM : prédiction, contexte, hallucination, biais
- Prompting avancé (rôle, température, stop, top-p, etc.)
- Comparaison de modèles : OpenAI, Mistral, Claude, Gemini, etc.
- Risques de fuite de données et cadre RGPD / IA Act
- Cas d’usage métier + exercices concrets de prompt
2 – Construire un RAG complet (avec et sans framework)
- Ingestion de documents hétérogènes, découpage, nettoyage
- Vectorisation, stockage dans une base vectorielle (FAISS, Chroma...)
- Implémentation RAG from scratch : API, matching, injection
- LangChain / LlamaIndex : structuration modulaire d’un RAG
- Comparaison des perfs, de la maintenabilité et de la sécurité
3 – Agents intelligents & production
- Fonctionnement d’un agent LLM : outils, mémoire, planning
- Création d’un agent autonome avec SmolAgent
- Exploration de LangGraph, LangChain pour les workflows complexes
- Déploiement d’un serveur d’agents (API, orchestrateur)
- Observabilité avec Langfuse, gestion des logs et du feedback humain
- Mise en production : bonnes pratiques, limites, versioning, tests
Méthode pédagogique
- Chaque bloc alterne théorie + code + retour d’expérience
- Exemples en JavaScript (Node.js) ou Python selon préférence
- Environnement de dev fourni, prêt à l’emploi
👥 Public visé
Développeurs, data engineers, tech leads. Maîtrise d’un langage de programmation requise (Python).
📅 Durée
3 jours – en présentiel ou à distance