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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 / propriétaire).
• Rôle du Conservateur 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 par prompt : injection, fuite de données, hallucinations.
• Cadre juridique : RGPD, AI Act européen — normes sectorielles (DICOM, HL7, HIPAA).
• Exercice pratique : traduire une norme de domaine en garde-fou pour les prompts.

Jour 2 — Matin : Architecture technique des prompts
• Architecture des agents : mémoire, contexte, objectifs — sous l'angle de la conception de prompts.
• Intégration API et sources de données domaine, enchaînement multi-agents et de prompts.

Jour 2 — Après-midi : Anatomie du prompt d'entreprise
• Les 6 couches : Rôle / Contexte / Contraintes / Normes du domaine / Format / Exemples.
• Hiérarchie des prompts : Système (organisationnelle) — Domaine (équipe) — Tâche (individuelle).
• Démonstration : déconstruire un prompt naïf, le reconstruire. Brief d'équipe pour les Jours 3–5.

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

Jour 3 — Découverte et audit des normes

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

Jour 4 — Conception des conventions et construction des modèles

  • Conventions de nommage, versionnement, système de tags (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 remise officielle

  • Organisation de la bibliothèque, intégration GitHub Copilot / Cursor / API LLM interne.
  • Rôle du Conservateur de Prompts, indicateurs de qualité, rituels d'équipe, plan de déploiement à 30 jours.
  • Livrable final du Jour 5 : Bibliothèque v1.0 documentée + Charte de Gouvernance + Plan à 30 jours.

Pré requis

  • Avoir suivi au moins une formation sur l'IA (introductive ou avancée).
  • Profils techniques : expérience en développement avec la stack technologique de l'entreprise.
  • Profils managériaux : familiarité de base avec les outils d'IA (ChatGPT, Copilot, etc.).
  • Engagement de l'entreprise : participation active des chefs d'équipe aux Jours 3–5.
  • Fourniture préalable : documentation des normes existantes (README, guides de codage).

Public cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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