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  JOUR 1 - Comprendre les fondamentaux et commencer à pratiquer 

  Module 1 - Fondamentaux de l’IA (1h30) 

• L’évolution récente de l’IA : des systèmes experts aux LLM, ce qui a changé et pourquoi
• Fonctionnement des modèles de langage : tokens, fenêtre de contexte, température, raisonnement vs. pattern matching
• Les différentes familles d’IA : générative, prédictive, analytique
• Limites cognitives des LLM : hallucinations, biais, confiance calibrée
• Ce que l’IA fait bien, ce qu’elle fait mal, ce qu’elle ne fait pas
• Les enjeux spécifiques pour les PME/ETI : ressources limitées, ROI rapide, priorisation

  Module 2 - Panorama des outils et cas d’usage (1h30) 

• Panorama comparé : Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral, Copilot - forces, limites, positionnement, tarification
• Outils spécialisés : Perplexity, NotebookLM, Midjourney/DALL-E, Suno/ElevenLabs
• Expérimentation en binômes : tester un même cas professionnel sur 4 LLM, comparer les résultats
• Créer ses premiers assistants personnalisés : GPTs, Gems, Projets Claude
• Découverte du shadow AI : identifier les usages non déclarés et les risques
• Atelier : construire ses 3 premiers cas d’usage IA opérationnels

  Module 3 - Prompt engineering (1h30) 

• Prompt engineering structuré : contexte, rôle, objectif, contraintes, format, exemples
• Techniques avancées : chaînage, few-shot learning, tree-of-thought, instructions système
• Adapter ses prompts au contexte, au public cible et aux données
• Esprit critique : détecter les hallucinations, minimiser les erreurs, fiabiliser
• Atelier : rédiger des prompts efficaces adaptés à son métier
• Créer son premier assistant IA personnalisé

  Module 4 - Data literacy et enjeux éthiques (1h30) 

• Data literacy : comprendre les données qui alimentent l’IA
• Qualité des données : biais de représentation, impact sur les résultats
• Enjeux RGPD appliqués aux usages IA
• AI Act Art. 4 : obligation de littératie IA (février 2025), implications concrètes
• Enjeux environnementaux : empreinte carbone, sobriété numérique
• Atelier : cartographier les risques éthiques et réglementaires de ses cas d’usage
• Choix du projet fil rouge : sélectionner son cas d’usage prioritaire pour le Jour 2

  JOUR 2 - Structurer sa démarche IA et formaliser son projet 

  Module 5 - Méthodologie de gestion de projet IA (1h30) 

• La démarche THINK–BUILD–TRAIN appliquée à un projet IA
• Les 5 tensions stratégiques de l’IA en organisation
• Cartographier les processus de son organisation
• Distinguer besoins IA (LLM, agents) des besoins low-code/no-code
• Trier tâches stratégiques et tâches opérationnelles
• Atelier : cartographier les processus et identifier 5 opportunités IA

  Module 6 - Priorisation des cas d’usage (1h30) 

• Matrice effort/impact : prioriser par faisabilité, ROI et risque
• Quick wins vs. projets structurants : séquencer l’intégration
• Identifier les ressources internes et externes
• Contraintes organisationnelles : budget, culture, maturité, résistances
• Atelier : scorer et prioriser ses cas d’usage, définir les 3 priorités
• Retours d’expérience : cas réels d’intégration IA en PME/ETI

  Module 7 - Choix des solutions techniques et prompt avancé (1h30) 

• Grille de choix multi-critères : coût, intégration, souveraineté, performance, RGPD
• Créer des agents IA personnalisés : configuration avancée
• Introduction RAG : connecter l’IA aux données internes
• Introduction MCP : intégrer l’IA dans les outils métier
• Prompt engineering avancé : système, chaînage complexe, multi-modal
• Atelier : prototyper la solution technique de son projet fil rouge

  Module 8 - Formaliser son expression de besoin et plan d’action (1h30) 

• Structurer son expression de besoin IA : problème, solution, bénéfices, risques, ressources
• Définir les indicateurs de performance IA pertinents
• Anticiper la conduite du changement
• Rédiger une proposition de charte IA éthique
• Construire sa roadmap d’intégration IA à 30 jours
• Restitution du projet fil rouge : pitch devant le groupe
• Feedback croisé + lancement Engage