30% théorique – 70% pratique
La formation Power User s’adresse à ceux qui pratiquent déjà l’IA au quotidien et veulent passer du dialogue à l’automatisation. Une pratique régulière et fluide des outils génératifs est requise. Une journée, dont 70 % en atelier.
La matinée porte sur l’ingénierie du raisonnement. Les participants apprennent à décomposer un problème complexe avec le Chain of Thought, à guider le modèle par l’exemple avec le Few-Shot, à segmenter des instructions longues avec des délimiteurs XML, et à forcer l’IA à vérifier sa propre cohérence avec le Tree of Thoughts et la Self-Consistency. Le Reverse Prompting et le Meta-Prompting permettent ensuite de faire produire par l’IA les instructions elles-mêmes.
Vient la fiabilisation. La méthode RAG et la segmentation documentaire permettent d’extraire des citations vérifiables de documents internes, ce qui réduit les hallucinations en ancrant les réponses dans des sources réelles. Les participants configurent des agents spécialisés, structurent une base de connaissances pour limiter le bruit et relient ces agents au web via des Actions et des API.
L’après-midi est consacrée à l’orchestration. Comparatif de Zapier, Make et n8n sur les critères de sécurité et de souveraineté, puis construction d’un workflow complet qui trie, synthétise et injecte des données dans un CRM. La journée se termine sur les boucles de rétroaction et la gestion des erreurs, sans lesquelles une automatisation se bloque au premier imprévu.
Transformez l’intelligence artificielle en un levier de productivité industrielle et stratégique
• Structurer des instructions complexes en utilisant le Chain of Thought et le Meta-Prompting.
• Analyser des volumes massifs de données en évitant les hallucinations par le sourçage.
• Configurer des assistants spécialisés intégrant des capacités de recherche et d’action externes.
• Comparer les solutions d’automatisation Zapier, Make et n8n selon les besoins techniques.
• Déployer un workflow automatisé complet intégrant l’IA dans un processus métier existant.
La maîtrise de l’IA exige une compréhension rigoureuse des mécanismes internes des modèles de langage. Le passage d’un dialogue simple à une logique algorithmique constitue un levier de performance stratégique. En analysant les fondamentaux, les participants identifient des capacités de raisonnement sous- exploitées. Cette phase garantit la clarté contextuelle, réduisant les hallucinations par le sourçage.
L’ingénierie s’appuie sur des protocoles complexes. Ces méthodes décomposent les problèmes pour assurer une cohérence interne et des résultats robustes. L’usage de délimiteurs XML segmente les instructions, optimisant la structure des « Mega-Prompts ». Le Reverse Prompting automatise la création de directives pour une productivité industrielle accrue. Cette approche technique renforce la maintenabilité des processus métiers critiques.
La méthodologie RAG et les assistants spécialisés (Custom GPTs) sécurisent l’accès aux connaissances internes. L’interconnectivité via
API et workflows (Make, n8n) déploie des agents autonomes pour la gestion CRM. Ce saut technologique automatise les tâches répétitives complexes.
Présentation du formateur et de l’expertise Atheïa : Cette séquence permet d’introduire l’intervenant et de poser le cadre de l’expertise technique spécifique d’Atheïa. Elle établit les bases de la collaboration et la légitimité technologique de l’organisme de formation.
Tour de table des participants et recueil des attentes : Ce moment d’échange permet à chaque participant de se présenter et d’exprimer ses objectifs spécifiques. L’animateur peut ainsi ajuster les points clés de la session en fonction des profils et des besoins identifiés.
Rappel historique et technologique : Ce module retrace l’évolution de l’intelligence artificielle jusqu’à l’avènement de l’IA générative. Il permet aux apprenants de comprendre le contexte et la trajectoire des technologies qu’ils s’apprêtent à manipuler.
Compréhension des modèles (LLM) et fonctionnement technique : Cette partie offre une explication simplifiée des mécanismes internes qui régissent les grands modèles de langage. Les participants découvrent comment ces outils traitent l’information pour mieux en anticiper les réactions.
Introduction aux techniques de base du prompting : Les fondamentaux tels que la clarté, la définition du contexte et l’attribution de rôles sont passés en revue. Ces principes essentiels constituent le socle nécessaire avant d’aborder l’ingénierie de prompt complexe.
Logiques de réflexion (Chain of Thought et Few-Shot) : La formation enseigne comment décomposer des problèmes complexes et fournir des exemples pour guider l’IA. Ces techniques permettent d’obtenir des raisonnements plus structurés et des réponses d’une précision accrue.
Optimisation structurelle via les délimiteurs XML : Les apprenants découvrent comment utiliser des balises XML pour segmenter efficacement les instructions longues. Cette méthode améliore la robustesse des prompts et facilite la compréhension des ordres par le modèle.
Architectures de pensée (Tree of Thoughts et Self-Consistency) : Ce point explore des protocoles avancés où l’IA évalue plusieurs pistes de réflexion simultanément. L’objectif est de sécuriser les résultats en forçant le modèle à vérifier sa propre cohérence.
Ingénierie inverse (Reverse et Meta-Prompting) : Cette séquence pratique apprend à créer des prompts à partir de résultats existants ou à utiliser l’IA pour générer d’autres instructions. C’est un levier puissant pour automatiser la création de systèmes complexes sans repartir de zéro.
Méthodologie RAG et segmentation documentaire : Ce module traite de l’extraction de citations vérifiables à partir de documents internes segmentés. Cette approche est cruciale pour réduire les hallucinations de l’IA en se basant sur des sources de données réelles.
Configuration d’Agents (GPTs et Claude Projects) : Les participants apprennent à paramétrer des assistants sur mesure dotés d’instructions système évoluées. Ces agents personnalisés sont conçus pour répondre à des objectifs métiers très spécifiques au sein de l’organisation.
Optimisation de la Knowledge Base : Cette partie enseigne comment structurer les documents sources pour minimiser le « bruit cognitif » subi par le modèle. Une base de connaissances bien organisée garantit une pertinence maximale lors de la récupération d’informations.
Interconnectivité via les Actions et les API : Le programme introduit les moyens techniques de relier les assistants IA au Web et à des services externes. Cela permet de transformer un simple agent conversationnel en un outil capable d’agir sur d’autres logiciels.
Comparatif stratégique de l’écosystème No-Code : Une analyse comparative est effectuée entre Zapier, Make.com et n8n, notamment sur les aspects de sécurité. Ce tour d’horizon aide à choisir la plateforme d’automatisation la plus adaptée aux contraintes de souveraineté de l’entreprise.
Design de Workflow pour agent autonome CRM : Les apprenants créent un workflow complet capable de trier, synthétiser et injecter des données directement dans un CRM. Cet exercice pratique illustre concrètement comment l’IA peut automatiser des processus administratifs fastidieux.
Gestion des erreurs et boucles de rétroaction : Ce volet technique présente les protocoles pour vérifier la fiabilité des automatisations en temps réel. L’intégration de boucles de correction permet de s’assurer que les workflows ne se bloquent pas en cas d’imprévu.
Conclusion et évaluation de fin de journée : La formation s’achève par une synthèse des acquis et une mesure de la satisfaction des participants. Cette évaluation finale valide la montée en compétence vers le titre de « Power User ».
Cette formation s’adresse aux utilisateurs expérimentés de l’IA. Ils obtiendront la capacité de transformer des tâches manuelles complexes en processus automatisés robustes.
Les participants doivent posséder une pratique régulière et fluide des outils d’IA générative classiques.
Maîtrise des concepts : Acquisition des fondamentaux théoriques indispensables.
Démonstrations interactives : Exploration en temps réel des outils.
Mise en application : Ateliers pratiques et simulations basés sur des cas d’usage réels.
Ressources post-formation : Transmission de l’intégralité des supports pédagogiques.
Évaluation diagnostique : Questionnaire d’auto-positionnement en amont de la session.
Évaluation formative : Contrôle continu des compétences via des mises en situation pratiques.
Évaluation sommative : Validation des acquis par un test d’évaluation final.
Mesure de la qualité : Enquêtes de satisfaction immédiate (à chaud) et de suivi d’impact (à froid).
Équipement individuel : Ordinateur portable à prévoir par chaque stagiaire.
Connectivité : Accès Internet haut débit disponible sur place.
Environnement logiciel : Accès opérationnels aux solutions d’IA.
Infrastructure : Mise à disposition d’une salle de formation adaptée et équipée.
Premier contact : Échanges préliminaires par téléphone ou courriel.
Audit de situation : Analyse approfondie de vos besoins et objectifs.
Offre de services : Établissement d’une proposition commerciale détaillée.
Contractualisation : Validation de l’offre valant confirmation d’inscription.
Délai de mise en œuvre : Compter 1 à 4 semaines selon le calendrier.
Flexibilité : Une planification prioritaire peut être étudiée sur demande spécifique pour vos projets urgents.
Accessibilité et inclusion : Nous étudions systématiquement en amont les besoins spécifiques pour adapter nos modalités d’accueil, nos outils pédagogiques et notre animation.
Expertise réseau : En cas de besoin complexe, nous sollicitons nos partenaires spécialisés pour garantir un parcours de formation inclusif et adapté.
Une pratique régulière et fluide des outils d’IA générative classiques. Les participants qui découvrent l’IA doivent commencer par Essentials ou Practitioner.
Le Chain of Thought et le Few-Shot pour structurer le raisonnement, les délimiteurs XML pour segmenter les instructions longues, le Tree of Thoughts et la Self-Consistency pour fiabiliser les résultats, puis le Reverse Prompting et le Meta-Prompting.
Le RAG, ou Retrieval Augmented Generation, ancre les réponses de l’IA dans vos propres documents plutôt que dans sa mémoire d’entraînement. Il permet d’obtenir des citations vérifiables et donc de limiter les affirmations inventées.
La formation compare les trois sur les critères de sécurité et de souveraineté des données, n8n pouvant notamment être auto-hébergé. Le choix dépend de vos contraintes réglementaires et de vos compétences internes.
Non. Le workflow construit pendant l’atelier repose sur des plateformes no-code. La journée aborde en revanche les API et les Actions, qui supposent de comprendre comment deux outils échangent des données.
Une journée, avec 30 % de théorie et 70 % de pratique.
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