Plan du cours
Module 1 — Fondations partagées (Jours 1–2)
Jour 1 — Matin : Le facteur humain dans l'adoption de l'IA
• Calibration de la confiance / dépendance : quand utiliser l'IA, quand s'arrêter.
• Structure d'accord d'équipe (déclencheur / action / preuve / responsable).
• Rôle de Curateur de prompts : validation, décision, validation finale. Plan de réponse aux incidents IA.
Jour 1 — Après-midi : Contraintes, risques et conformité
• Capacités réelles des LLM — vecteurs de risque des prompts : injection, fuite de données, hallucinations.
• Cadre juridique : RGPD, IA Act européen — standards sectoriels (DICOM, HL7, HIPAA).
• Exercice pratique : transformer un standard de domaine en garde-fou pour les prompts.
Jour 2 — Matin : Architecture technique des prompts
• Architecture d'agent : mémoire, contexte, objectifs — du point de vue de la conception de prompts.
• Intégration API et sources de données de domaine, enchaînement multi-agents et de prompts.
Jour 2 — Après-midi : Anatomie des prompts en entreprise
• Les 6 couches : Rôle / Contexte / Contraintes / Standards du domaine / Format / Exemples.
• Hiérarchie des prompts : Système (entreprise) — Domaine (équipe) — Tâche (individu).
• Démo : déconstruction d'un prompt naïf, reconstruction. Brief d'équipe pour les jours 3–5.
Module 2 — Ateliers de co-construction (Jours 3–4–5)
Jour 3 — Découverte et audit des standards
- Ateliers d'équipes parallèles : Architectes, Développeurs de domaine, Back-End, QA.
- Cartographie des standards et contraintes en entreprise — identification des conflits inter-équipes.
- Livrable Jour 3 : Carte des standards + matrice de priorité impact / effort.
Jour 4 — Conception des conventions et construction des modèles
- Conventions de nommage, versioning, système de tags (équipe, domaine, outil cible).
- Construction des premiers modèles validés : DICOM TypeScript, revue de code, tests QA, documentation API.
- Livrable Jour 4 : 4+ modèles opérationnels + guide des conventions.
Jour 5 — Assemblage de la bibliothèque, gouvernance et remise officielle
- Organisation de la bibliothèque, intégration GitHub Copilot / Cursor / API LLM interne.
- Rôle de Curateur de prompts, indicateurs de qualité, rituels d'équipe, plan de déploiement sur 30 jours.
- Livrable final Jour 5 : Bibliothèque v1.0 documentée + Charte de gouvernance + Plan sur 30 jours.
Pré requis
- Avoir suivi au moins une formation à l'IA (introduction ou avancée).
- Profil technique : expérience en développement avec la pile technologique de l'entreprise.
- Profil management : familiarité de base avec les outils d'IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Engagement de l'entreprise : participation active des chefs d'équipe aux jours 3 à 5.
- Fourniture préalable : documentation des standards existants (README, guides de codage).
Public cible
- Architectes logiciels
- Développeurs (spécialisés par domaine, back-end, front-end)
- Ingénieurs QA / techniciens du code
- Chefs d'équipe et managers intermédiaires
- Responsables IT, décideurs et chefs de projet IA
Nos clients témoignent (1)
J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
Traduction automatique