L’intelligence artificielle générative transforme profondément les pratiques professionnelles.

Cette formation avancée permet aux participants de comprendre le fonctionnement des modèles d’IA modernes et d’exploiter pleinement leur potentiel dans un contexte métier. De la création de prompts performants à l’analyse de documents complexes, en passant par les assistants spécialisés, les workflows automatisés, le multimodal, les agents IA et le vibe coding, les apprenants développent une approche concrète et opérationnelle de l’IA.

Ils apprennent à exploiter les données de l’entreprise, automatiser des processus, créer des assistants personnalisés et évaluer de manière critique les résultats produits par les modèles. Une attention particulière est également portée à la confidentialité des données, aux modèles open source, aux déploiements locaux et aux bonnes pratiques de gouvernance. Grâce à de nombreux ateliers pratiques, cette formation permet d’acquérir les compétences recherchées pour devenir un véritable Power User de l’IA générative et accélérer sa productivité tout en gardant la maîtrise de ses usages.

Inclus dans votre formation en inter-entreprise

3 mois d’accès à
la Bibliothèque Numérique ENI

Pour consolider ses compétences et poursuivre l’apprentissage après la formation.

Offre valable en ce moment pour toute inscription aux sessions inter-entreprises.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

Comprendre le fonctionnement et les principales architectures des IA génératives.

Exploiter efficacement les modèles de langage et les modèles multimodaux.

Concevoir des interactions avancées adaptées à des besoins professionnels complexes.

Analyser, synthétiser et transformer des informations provenant de sources variées.

Automatiser des tâches et des processus à l’aide de l’IA générative.

Concevoir des assistants spécialisés et les connecter à des données ou services externes.

Utiliser l’IA pour générer, comprendre, modifier et tester du code.

Découvrir la création assistée d’applications et le vibe coding.

Identifier les possibilités des modèles locaux et des solutions open source.

Évaluer les limites, risques et bonnes pratiques associés aux usages avancés de l’IA.

Public concerné

Utilisateurs souhaitant augmenter son expérience avancée l’IA générative, consultants, ingénieurs, chefs de projet, entrepreneurs, cadres, créatifs et professionnels souhaitant dépasser les usages conversationnels classiques.

Les développeurs souhaitant découvrir les nouvelles pratiques de développement assisté par l’IA peuvent également suivre cette formation.

Prérequis

Bonne maîtrise de l’environnement informatique
Avoir déjà utilisé régulièrement une IA générative
Être familiarisé avec le snotions de prompt et de génération de contenu
Des notions de programmation sont utiles mais non obligatoires

Programme détaillé

Comprendre l’IA générative et son évolution

Intelligence artificielle générative
Modèles de langage
Transformers
Modèles multimodaux
Tokens et fenêtres de contexte
Génération probabiliste
Raisonnement et modèles spécialisés
Contexte et mémoire
Modèles propriétaires et modèles ouverts
Modèles locaux et modèles accessibles dans le cloud
Forces, limites et hallucinations
Évolution des usages : chatbot, copilote, assistant, agent
Exercices : identifier les capacités, limites et usages adaptés aux différentes familles de modèles

Exploiter l’IA générative dans un contexte professionnel

Recherche et exploration d’informations
Analyse et synthèse documentaire
Comparaison de documents
Extraction d’informations
Classification et structuration
Analyse de données
Génération de rapports
Transformation de contenus
Brainstorming et créativité
Assistance à la décision
Production de contenus professionnels
Analyse critique des résultats
Vérification et croisement des sources
Confidentialité et données sensibles
Propriété intellectuelle et conformité
Exercices : analyser plusieurs sources, identifier des anomalies et produire une synthèse structurée

Maîtriser les interactions avancées et le multimodal

Du prompt simple à l’instruction structurée
Définition d’un rôle, d’un objectif et d’un contexte
Contraintes et formats de sortie
Exemples et apprentissage en contexte
Décomposition d’une tâche complexe
Itération et amélioration d’une réponse
Utilisation de documents et fichiers
Images, documents, audio et autres modalités
Génération et transformation d’images
Analyse visuelle
Variation, édition et modification de contenus
Création de workflows combinant plusieurs modalités
Évaluation de la quelité des résultats
Exercices : construire progressivement une interaction complexe associant texte, documents, données et contenus visuels

Devenir un Power User : données, automatisation et outils

Exploiter des données structurées et non structurées
Documents, tableaux, journaux et bases documentaires
Extraction et transformation de données
recherche augmentée par les données
Recherche sémantique
RAG – Retrieval Augmented Generation
Appels de fonctions
Utilisation d’outils extenes
API et services web
Webhooks
Workflows automatisés
No-code / low-code
Scipts générés ou assités par IA
Notebooks et environnements d’exécution
Chaînage de tâches
Introduction aux agents IA
Connexion de l’IA aux outils et aux données de l’entreprise
Exercices : transformer plusieurs sources d’information en données structurées puis automatiser une partie du traitement

Créer avec l’IA : assistants, agents et vibe coding

Du chatbot à l’assistant spcécialisé
Définir instructions, contexte et comportement
Ajouter une base documentaire
Connecter des données et services externes
Outils et fonctions
Mémoire et contexte
Assistants spécialisés
agents et automatisation de tâches
Génération de code par langage naturel
Comprendre et expliquer du code généré
Modifier et corriger une application avec l’IA
Vibe coding
Prototypage rapide
Création d’interfaces
Création de petites applications
Tests et débogage assistés
Limites du code généré
Sécurité et contrôle humain
Exercices : concevoir un assistant ou une petite application répondant à un besoin métier à partir d’instructions en langage naturel

IA locale, open source et maîtrise de ses données

Modèles ouverts
Modèles exécutables localement
Modèles spécialisés
Choix et comparaison de modèles
Taille des modèles et ressources nécessaires
Quantification et optimisation
Confidentialité des données
Exécution locale ou cloud
Souveraineté et maîrtise des données
Bases documentaires locales
Recherche augmentée locale
Assistants fonctionnant sur des données privées
Forces et limites des modèles locaux
Critères de choix entre solution propriétaire, ouverte et locale
Exercices : mettre en oeuvre un assistant exploitant une base documentaire privée et comparer différentes stratégies de déploiement

Délais d'accès à la formation

Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures avant le début de la formation.

Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ENI Service est tenu de respecter un délai minimum obligatoire de 11 jours ouvrés entre la date d'envoi de sa proposition et la date de début de la formation.

Modalités et moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement

Formation avec un formateur, qui peut être suivie selon l’une des 3 modalités ci-dessous :

1 - Dans la salle de cours en présence du formateur.

2 - Dans l’une de nos salles de cours immersives, avec le formateur présent physiquement à distance. Les salles immersives sont équipées d’un système de visio-conférence HD et complétées par des outils pédagogiques qui garantissent le même niveau de qualité.

3 - Depuis votre domicile ou votre entreprise. Vous rejoignez un environnement de formation en ligne, à l’aide de votre ordinateur, tout en étant éloigné physiquement du formateur et des autres participants. Vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel. Pour plus d’informations : Le téléprésentiel – notre solution de formation à distance.

Le nombre de stagiaires peut varier de 1 à 12 personnes (5 à 6 personnes en moyenne), ce qui facilite le suivi permanent et la proximité avec chaque stagiaire.

Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail adapté aux besoins de la formation, d’un support de cours et/ou un manuel de référence au format numérique ou papier.

Pour une meilleure assimilation, le formateur alterne tout au long de la journée les exposés théoriques, les démonstrations et la mise en pratique au travers d’exercices et de cas concrets réalisés seul ou en groupe.

Modalités d'évaluation des acquis

En début et en fin de formation, les stagiaires réalisent une auto-évaluation de leurs connaissances et compétences en lien avec les objectifs de la formation. L’écart entre les deux évaluations permet ainsi de mesurer leurs acquis.

En complément, le formateur évalue chaque stagiaire sur l'atteinte des objectifs pédagogiques de la formation selon quatre niveaux (non évalué, non acquis, en cours d'acquisition, acquis). Cette évaluation repose sur une modalité choisie par le formateur en cohérence avec la formation : QCM, exercices pratiques réalisés pendant la formation, évaluation finale de synthèse, quiz interactif de validation, étude de cas, mise en situation, analyse de l’auto-évaluation, autres modalités adaptées.

Pour les stagiaires qui le souhaitent, certaines formations peuvent être validées officiellement par un examen de certification. Les candidats à la certification doivent produire un travail personnel important en vue de se présenter au passage de l'examen, le seul suivi de la formation ne constitue pas un élément suffisant pour garantir un bon résultat et/ou l'obtention de la certification.

Pour certaines formations certifiantes (ex : ITIL, DPO, ...), le passage de l'examen de certification est inclus et réalisé en fin de formation. Les candidats sont alors préparés par le formateur au passage de l'examen tout au long de la formation.

Moyens de suivi d'exécution et appréciation des résultats

Feuille de présence, émargée par demi-journée par chaque stagiaire et le formateur.
Evaluation qualitative de fin de formation, qui est ensuite analysée par l'équipe pédagogique ENI.
Attestation de fin de formation, remise au stagiaire en main propre ou par courrier électronique.

Qualification du formateur

Cette formation est dispensée par Cédric Vasseur, un expert reconnu dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la robotique avec plus de 20 ans d’expérience. Il a travaillé sur de nombreux projets industriels et de R&D, occupant des postes tels qu’analyste-programmeur, responsable de département informatique, consultant-formateur, conférencier et chroniqueur.

Il est également l’auteur de BeepAI, une intelligence artificielle multiplateforme qui peut apprendre à programmer par elle-même. Cédric est un formateur apprécié, travaillant avec des décideurs, des chercheurs, des chefs de projets et le grand public à travers la France et l’Europe. Il anime régulièrement des événements liés aux nouvelles technologies et a été récompensé pour ses contributions dans le domaine.

Accessibilité de la formation

ENI Service s'engage en faveur de l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap (PSH). Toutes nos formations sont ainsi accessibles aux PSH. Pour en savoir plus, nous vous invitons à consulter la page Accueil des personnes en situation de handicap de notre site internet.