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Catalogue 2026
Six programmes conçus pour produire une compétence durable, un cas d’usage concret et une autonomie réelle.
Quatre parcours essentiels. Deux expertises avancées. Ouvrez « Voir le programme » pour les modules.
De simple utilisateur à véritable copilote augmenté
Utiliser les principales IA génératives comme de véritables partenaires de travail : rechercher, analyser, rédiger, structurer et construire des méthodes reproductibles.
Choisir le bon outil
Exploiter fichiers et données
Créer un workflow personnel
Durée7 heures · 1 journée
FormatPrésentiel ou distanciel · individuel ou groupe
PublicDirigeants, managers, indépendants, commerciaux, fonctions administratives, consultants et collaborateurs.
PrérequisAucun prérequis technique.
LLM, contexte, mémoire, raisonnement, hallucinations et limites.
Objectif, contexte, contraintes, exemples, format de sortie et itération.
Transformer une demande ponctuelle en méthode réutilisable.
PDF, tableaux, contrats, comptes rendus et contenus internes.
Distinguer faits, interprétations et inventions ; contrôler les sources.
Construire un cas d’usage immédiatement applicable à son activité.
Promesse
Repartir non avec une liste de prompts, mais avec une nouvelle manière de travailler.
Faites passer l’IA de répondre à agir
Concevoir des systèmes capables d’enchaîner plusieurs actions, d’utiliser des outils, de produire un résultat et de le contrôler.
Distinguer assistant et agent
Cartographier un processus
Concevoir un système fiable
Durée14 heures · 2 jours
FormatPrésentiel, distanciel ou atelier entreprise
PublicDirigeants, responsables innovation, consultants, équipes digitales, entrepreneurs et fonctions opérationnelles.
PrérequisConnaissance élémentaire d’une IA générative. Aucun niveau de programmation obligatoire.
Comprendre les niveaux d’autonomie et choisir le bon dispositif.
Objectif, modèle, mémoire, outils, données, déclencheurs et conditions d’arrêt.
Distinguer ce que l’humain conserve de ce que la machine exécute.
Messagerie, documents, CRM, bases de données, web et API.
Validation humaine, traces, permissions, contrôles et mécanismes de reprise.
Conception complète d’un agent répondant à un besoin métier réel.
Promesse
Faire évoluer l’IA d’un outil avec lequel on discute vers un système qui travaille.
Prospecter, qualifier et renseigner autrement
Utiliser l’IA tout au long du parcours commercial et concevoir des interactions conversationnelles ou vocales sans dégrader la relation client.
Préparer et personnaliser
Concevoir un agent vocal
Préserver l’expérience client
Durée7 heures · 1 journée
FormatPrésentiel ou distanciel
PublicDirigeants, directions commerciales, marketing, commerciaux, relation client et entrepreneurs.
PrérequisAucun prérequis technique.
Recherche prospect, rendez-vous, objections, relances et comptes rendus.
Passer de l’automatisation de masse à une qualification exploitable.
Rechercher, préparer, classer, rédiger et déclencher automatiquement.
Voix, transcription, compréhension, base de connaissances et actions.
Accueil, qualification, objections, escalade et conclusion.
Savoir où l’automatisation doit améliorer le service — et où elle doit s’arrêter.
Promesse
Utiliser l’IA pour produire du contenu et créer de véritables interactions commerciales.
Trouver la bonne solution avant de construire la mauvaise
Transformer un problème métier ou une idée entrepreneuriale en solution pertinente, puis déterminer où l’IA, la donnée ou l’automatisation créent réellement de la valeur.
Challenger une idée
Dessiner le système
Définir un MVP utile
Durée7 à 14 heures
FormatFormation-atelier participative
PublicEntrepreneurs, dirigeants, chefs de projet, consultants, responsables innovation et porteurs de projets.
PrérequisAucun. Venez avec une idée ou un problème réel.
Identifier le problème réel, l’utilisateur, la friction et la valeur attendue.
Détecter les fonctions inutiles et les fausses bonnes idées.
Pour qui, pourquoi, quelle différence et quel comportement doit changer.
Parcours, données, fonctions, automatisations et interactions humaines.
Identifier ce qui mérite un modèle et ce qui peut être résolu plus simplement.
Tester l’idée sans développer inutilement le reste.
Promesse
Avant de bien construire un produit, vérifier que l’on construit le bon produit.
Hallucinations, vérification et contrôle des agents
Comprendre pourquoi une IA peut être convaincante et fausse, puis construire des usages professionnels dans lesquels le résultat peut être contrôlé.
Détecter les faux signaux
Construire une chaîne de preuve
Tester les contrôles
Durée7 heures
FormatPrésentiel ou distanciel
PublicToute organisation utilisant professionnellement l’IA, notamment dirigeants, managers, consultants et équipes agents.
PrérequisUtilisation basique d’une IA générative.
Différencier génération plausible et connaissance vérifiée.
Ton assuré, fausses sources et raisonnements seulement plausibles.
Distinguer une déclaration d’une exécution réelle.
Sources, logs, confirmations, vérifications et validation humaine.
Distinguer fait, hypothèse, inférence et information inconnue.
Mettre l’IA en difficulté et construire les contrôles qui protègent l’utilisateur.
Promesse
Ne plus demander seulement si l’IA sait faire, mais comment prouver qu’elle l’a correctement fait.
Reprenez le contrôle de vos modèles et de vos données
Découvrir les modèles open source et comprendre comment une entreprise peut exécuter, adapter et intégrer ses propres modèles.
Comparer cloud et local
Choisir une architecture
Planifier un déploiement
Durée7 à 14 heures
FormatThéorie, démonstrations et atelier
PublicDirigeants, responsables numériques, entrepreneurs, consultants et profils techniques ou semi-techniques.
PrérequisCompréhension générale de l’IA générative.
Coût, confidentialité, performances, contrôle et contraintes matérielles.
Modèles, tailles, quantification, contexte et usages spécialisés.
Architecture générale d’un environnement local.
Instructions système, connaissances internes, RAG, outils et personnalisation.
Connexion à des outils, mémoire, agents et workflows.
Données sensibles, accès, permissions et limites d’autonomie.
Promesse
Comprendre jusqu’où une organisation peut reprendre la maîtrise de son intelligence artificielle.
Pédagogie
01
Voir les outils, leurs possibilités et leurs limites en situation.
02
Travailler sur des documents, scénarios et problèmes proches de votre métier.
03
Repartir avec une méthode, un workflow ou une architecture argumentée.
Contact
Formation individuelle, groupe ou atelier entreprise : précisez votre public, vos objectifs et vos contraintes.
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