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Programme détaillé

  JOUR 1 - Du prompt à l’automatisation 

  Module 1 - Comprendre l’automatisation et la logique LLM / low-code (1h30) 

• Mini-cadrage IA (20 min) : rappel LLM, limites, AI Act
• Du prompt à l’automatisation : pourquoi le copier-coller ne passe pas à l’échelle
• La logique LLM vs. low-code : quand utiliser quoi, quand combiner
• Cartographie des tâches automatisables : grille d’analyse
• Panorama : n8n (open source), Make (SaaS), Claude Code (scripting)
• Atelier : identifier 3 tâches automatisables et choisir l’approche

  Module 2 - Architecture des flux et découverte de n8n (1h30) 

• Architecture d’un flux : déclencheur → traitement → sortie → contrôle humain
• Structure de la donnée : JSON, tableaux, objets imbriqués
• Logique algorithmique pour non-développeurs : conditions, boucles, filtres
• Prise en main n8n : interface, nœuds, connexions, exécution, débogage
• Démo comparative n8n vs. Make
• Atelier : construire son premier workflow n8n fonctionnel

  Module 3 - API et connexion d’un LLM (1h30) 

• Démystifier les API : client/serveur, requêtes HTTP, réponses JSON
• Gestion des clés API : création, sécurisation, rotation, bonnes pratiques
• Connecter Claude par API dans n8n : configuration, headers, body, parsing
• Connecter ChatGPT par API dans n8n : différences de format
• Bonnes pratiques de nommage et documentation
• Atelier : intégrer Claude API dans son workflow n8n

  Module 4 - Claude Code et Claude Cowork : automatisation avancée (1h30) 

• Claude Code : quand l’utiliser, différence avec le prompting classique
• Cas d’usage : scripting, traitement en lot, extraction, prototypage
• Claude Cowork : travail collaboratif sur fichiers, automatisation bureautique
• Démo live : automatiser un traitement de données avec Claude Code
• Combiner n8n + Claude Code + Claude API : flux complet
• Choix du système à construire en Jour 2

  JOUR 2 - Agents intelligents, RAG et IA agentique 

  Module 5 - Agents IA : du prompt à l’assistant personnalisé (1h30) 

• De l’automatisation à l’agent : différence avec un workflow déterministe
• Créer un agent avec Claude : Projets, instructions système, artefacts
• Créer un GPT personnalisé (ChatGPT) : configuration, base de connaissances, actions
• Créer un agent dans n8n : nœud AI Agent, mémoire, outils
• Tests croisés : tester les agents des autres
• Atelier : créer un assistant IA personnalisé pour son métier

  Module 6 - RAG : connecter l’IA à ses données internes (1h30) 

• Introduction au RAG : principe, architecture, game changer
• Comprendre les embeddings : texte en vecteurs, recherche sémantique
• Mémoire et sources externes : contexte vs. mémoire vs. base vectorielle
• Créer un chatbot RAG dans n8n : ingestion, vectorisation, recherche, génération
• NotebookLM comme base de connaissances
• Limites : qualité des données, hallucinations malgré le RAG, RGPD
• Atelier : construire un chatbot RAG connecté à ses documents professionnels

  Module 7 - IA agentique : systèmes capables de raisonner (1h30) 

• Concevoir des systèmes qui raisonnent et choisissent leurs outils
• Orchestration multi-agents : faire collaborer des agents spécialisés
• Human-in-the-loop : quand l’agent demande validation, quand il agit seul
• Contrôle et garde-fous : limites, logs, alertes, fallbacks
• Interface et industrialisation : connecter n8n à un front-end
• Démo live : système agentique complet
• Atelier : étendre son projet avec une couche agentique

  Module 8 - Industrialisation, documentation et restitution (1h30) 

• Documenter son système avec Claude Cowork : architecture, entrées/sorties, maintenance
• Bonnes pratiques de nommage : workflows, variables, agents, clés API
• Anticiper la maintenance : évolution des modèles, changement d’API
• Conduite du changement : présenter l’automatisation comme un gain
• Mesurer l’impact : KPIs avant/après, adoption réelle
• Restitution : pitch du système complet devant le groupe
• Feedback croisé + plan d’action 30 jours + lancement Engage