Module 1 - Qu’est-ce que l’IA générative ?

Ce module introduit l’intelligence artificielle générative en retraçant son évolution (de Turing aux LLM), en définissant les concepts clés (réseau neuronal, machine learning, deep learning, RAG…) et en présentant les principaux acteurs (OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta, Mistral, xAI). 

Une initiation pratique permet aux participants de tester des IA en ligne.

Objectif global :

• Donner une vision claire de l’IA générative, de son histoire, de son vocabulaire et des modèles phares pour que chaque apprenant comprenne les fondamentaux avant d’aller plus loin.

Points forts :

• Contextualisation historique et technologique pour ancrer la compréhension.
• Lexique simple et activités interactives (flashcards, mini-quiz).
• Découverte directe d’un modèle en ligne pour “démystifier” l’IA.

Modalités d'évaluation :

QCM rapide sur l’historique et le vocabulaire, exercice de définition des termes et observation du TP de prise en main.

Atelier Pratique 1 – Découverte et expérimentation des IA génératives

Cet atelier immersif permet aux participants de passer de la théorie à la pratique en explorant concrètement les capacités des intelligences artificielles génératives.

Les apprenants manipuleront différents modèles en ligne, apprendront à formuler des prompts efficaces, testeront plusieurs cas d’usage (texte, image, audio, code) et comprendront les limites et biais de ces outils.

Objectif global :

• Expérimenter plusieurs IA génératives pour se familiariser avec leurs fonctionnalités.
• Savoir rédiger et optimiser un prompt pour obtenir un résultat pertinent.
• Identifier les forces et limites des outils testés.
• Comprendre les implications éthiques et pratiques de leur usage.

Points forts :

• Alternance théorie / pratique pour ancrer les apprentissages. 
• Manipulation réelle d’IA variées (texte, image, audio, code).
• Approche ludique avec mini-défis et présentations en groupe. S
• Sensibilisation aux enjeux éthiques et techniques.

Modalités d'évaluation :

QCM, Observation et validation de 2 prompts efficaces par participant.sur fondamentaux du prompt, exercice pratique de rédaction, étude de cas et revue collective des prompts générés.

Prix module et atelier seul : À partir de 450€

Module 2 - Prompt Engineering

Ce module explique ce qu’est un prompt, comment le structurer (clair, précis, contextualisé) et les techniques pour orienter au mieux la génération (rôles, contrôles de température, Top-p). Nous y explorons également les particularités des prompts pour texte, image et vidéo, et l’usage de templates prédéfinis pour gagner en efficacité.

Objectif global :

• Apprendre à formuler des instructions optimales à l’IA pour obtenir des résultats pertinents et exploitables dans tous les domaines professionnels.

Points forts :

• Méthodes concrètes pour passer d’un prompt basique à un prompt avancé.
• Exemples de templates adaptables à différents métiers.
• Atelier pratique en groupe pour tester et affiner ses propres prompts.

Modalités d'évaluation :

QCM sur fondamentaux du prompt, exercice pratique de rédaction, étude de cas et revue collective des prompts générés.

Atelier Pratique 2 – Prompt Engineering : de l’instruction basique à la commande experte

Cet atelier permet aux participants d’expérimenter la création et l’optimisation de prompts pour différents types d’IA (texte, image, vidéo).

En partant d’exemples simples, les apprenants apprendront à construire des instructions plus précises, à utiliser les paramètres avancés (temperature, top-p, rôles) et à s’appuyer sur des templates adaptés à leur métier ou à leur domaine d’activité.

Objectif global :

• Comprendre la structure et les composants essentiels d’un bon prompt.
• Adapter un prompt selon le type de génération souhaitée (texte, image, vidéo).
• Utiliser les paramètres avancés pour affiner les résultats. Créer des templates réutilisables dans un contexte professionnel.

Points forts :

• Application directe des concepts théoriques sur des cas concrets.
• Manipulation d’IA génératives variées pour différents formats.
• Approche ludique avec défis et travail collaboratif.
• Production de prompts et templates réutilisables après la formation.

Modalités d'évaluation :

QCM, Challenge par équipes, itérations rapides, Revue collective des templates produits, Questions flash orales.

Prix module et atelier seul : À partir de 450€

Module 3 - Automatisation avec l’IA

Ce module montre comment l’IA peut remplacer ou compléter les tâches manuelles : création de workflows intelligents, résumés automatiques, génération de contenus, scraping de données, scripts d’automatisation.

Nous y présentons les outils (Zapier, Make, N8N, AutoGPT, agents LLM) et nous guidons chaque participant dans l’écriture d’un script IA pour automatiser un processus concret.

Objectif global :

• Permettre aux apprenants de concevoir et déployer rapidement une automatisation à base d’IA pour gagner du temps sur les tâches répétitives de leur quotidien.

Points forts :

• Illustrations par des cas réels (réunions, reporting, assistance au développement, infrastructure).
• Découverte pas-à-pas des principaux outils d’automatisation sans nécessiter de compétences avancées en code.
• Atelier collaboratif pour construire un workflow complet de bout en bout.

Modalités d'évaluation :

QCM oral sur concepts d’automatisation, mini-quiz sur outils, relecture de code lors du TP, présentation finale du workflow développé.

Atelier Pratique 3 – Automatisation avec l’IA : créer un workflow intelligent de bout en bout

Cet atelier permet aux participants de passer de la compréhension théorique de l’automatisation à la création concrète d’un workflow intelligent utilisant l’IA. Les apprenants découvriront les outils no-code et low-code (n8n, Zapier, Make) ainsi que les agents LLM (AutoGPT, LangChain), puis concevront un processus automatisé complet : de la collecte des données à leur traitement et exploitation.

Objectif global :

• Identifier les tâches répétitives pouvant être automatisées avec l’IA.
• Prendre en main les outils d’automatisation (no-code et scriptés).
• Écrire un script ou configurer un agent IA pour un usage concret.
• Déployer un workflow opérationnel et présenter ses résultats.

Points forts :

• Passage immédiat de l’idée à la réalisation concrète.
• Exploration d’outils accessibles, sans barrière technique majeure.
• Production d’un résultat directement exploitable après la formation.
• Approche collaborative et cas pratiques proches de situations réelles.

Modalités d'évaluation :

QCM, Démonstrations live, TP.

Prix module et atelier seul : À partir de 450€

Module 4 - Utiliser l’IA en local

Ce module traite de l’installation et l’utilisation d’un modèle IA sur sa propre machine (LM Studio) : téléchargement d’un modèle GGUF, configuration, tests et personnalisation. Nous y abordons aussi le RAG (Retrieval Augmented Generation) pour créer un assistant qui exploite des données locales (documents, PDF, CSV…). 

Un atelier final propose de monter un petit assistant IA en local, sécurisé et adapté aux besoins individuels.

Objectif global :

• Offrir aux participants les compétences nécessaires pour héberger un modèle IA en local, garantir la confidentialité des données, réduire les coûts cloud et construire un assistant personnel à base de RAG.

Points forts :

• Approche “on-premise” pour rassurer sur la sécurité et la maîtrise des données.
• Guide pas-à-pas d’installation, même pour un public non expert.
• Mise en place concrète d’un assistant RAG, avec import de documents et interactions personnalisées.

Modalités d'évaluation :

QCM sur avantages on-premise, check-list d’installation, observation du TP de test et personnalisation, démonstration finale de l’assistant local construit.

Atelier Pratique 4 – Héberger et personnaliser un modèle IA en local avec RAG

Cet atelier permet aux participants de réaliser l’installation, la configuration et l’utilisation d’un modèle IA en local (via LM Studio ou Ollama) et de mettre en place un assistant personnel exploitant leurs données grâce au RAG (Retrieval Augmented Generation).

À l’issue de l’atelier, chaque participant aura un assistant IA fonctionnel, sécurisé et adapté à ses propres besoins.

Objectif global :

• Télécharger et installer un modèle LLM avec LM Studio ou Ollama.
• Configurer et tester le modèle en local.
• Mettre en place un système RAG pour interroger ses documents personnels (PDF, CSV…).
• Personnaliser l’assistant IA en fonction de ses besoins.

Points forts :

• Approche concrète et rassurante pour la sécurité des données.
• Zéro dépendance cloud → réduction des coûts et maîtrise totale des informations.
• Résultat directement utilisable après la session. Adapté aux profils non techniques grâce au guidage pas-à-pas.

Modalités d'évaluation :

QCM, Démonstrations live, TP.

Prix module et atelier seul : À partir de 450€