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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
 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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