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Plan du cours

Module 1 — Fondements communs (Jours 1–2)

Jour 1 — Matin : Le facteur humain dans l'adoption de l'IA
• Calibration de la confiance et de la dépendance : quand utiliser l'IA, quand s'arrêter.
• Structure d'accord d'équipe (déclencheur / action / preuve / responsable).
• Rôle du Curateur de prompts : validation, décision, approbation. Plan de réponse aux incidents liés à l'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, Loi sur l'IA de l'UE — normes sectorielles (DICOM, HL7, HIPAA).
• Exercice pratique : traduire une norme sectorielle en garde-fou de prompt.

Jour 2 — Matin : Architecture technique des prompts
• Architecture des agents : mémoire, contexte, objectifs — d'un point de vue de conception de prompts.
• Intégration API et sources de données du domaine, agents multiples et enchaînement de prompts.

Jour 2 — Après-midi : Anatomie des prompts en entreprise
• Les 6 niveaux : Rôle / Contexte / Contraintes / Normes sectorielles / Format / Exemples.
• Hiérarchie des prompts : Système (organisation) — Domaine (équipe) — Tâche (individu).
• Démo : déconstruire un prompt naïf, le reconstruire. Brief d'équipe pour les jours 3 à 5.

Module 2 — Ateliers de co-construction (Jours 3–4–5)

Jour 3 — Découverte et audit des normes

  • Ateliers d'équipes parallèles : Architectes, Développeurs de domaine, Back-End, QA.
  • Cartographie des normes et contraintes d'entreprise — identification des conflits inter-équipes.
  • Livrable du jour 3 : Cartographie des normes + matrice de priorité impact / effort.

Jour 4 — Conception des conventions et construction des modèles

  • Conventions de dénomination, versionnement, système de balises (équipe, domaine, outil cible).
  • Construction des premiers modèles validés : TypeScript DICOM, revue de code, tests QA, documentation API.
  • Livrable du jour 4 : 4+ modèles opérationnels + guide des conventions.

Jour 5 — Assemblage de la bibliothèque, gouvernance et transfert officiel

  • Organisation de la bibliothèque, intégration GitHub Copilot / Cursor / API LLM interne.
  • Rôle du Curateur de prompts, indicateurs de qualité, rituels d'équipe, plan de déploiement sur 30 jours.
  • Livrable final du jour 5 : Bibliothèque documentée v1.0 + Charte de gouvernance + Plan sur 30 jours.

Pré requis

  • Avoir suivi au moins une formation en IA (introductive ou avancée).
  • Profils techniques : expérience en développement dans la pile technologique de l'entreprise.
  • Profils de gestion : 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 normes existantes (README, guides de codage).

Public cible

  • Architectes logiciels
  • Développeurs (spécialisés du domaine, back-end, front-end)
  • Ingénieurs QA / Techniciens de code
  • Chefs d'équipe et cadres intermédiaires
  • Chefs de projet informatiques, décideurs et responsables de projets IA
 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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