Bootcamp IA Builder — Maîtrisez l'IA de A à Z
Domaine : IA. Niveau : Tous niveaux. Durée : 400 heures. 40 modules répartis en 2 chapitres. Tarif : 4200 euros. Formation à distance avec modules, exercices corrigés, questionnaires et manuel. Attestation de fin de formation délivrée à l’issue du parcours.
Devenez un véritable IA Builder. Maîtrisez Claude ChatGPT Midjourney n8n LangChain et tous les outils IA. Pour tout le monde sans prérequis technique.
Programme détaillé
Chapitre 1 — Étape 1 - Comprendre et Poser les Fondations de l'IA
- 1.1 Histoire et évolution de l'intelligence artificielle : de Turing et McCarthy aux LLM
- 1.2 Cartographie de l'écosystème IA : acteurs, modèles économiques et dynamiques de marché
- 1.3 IA, machine learning et deep learning : distinguer les concepts fondateurs et leur articulation
- 1.4 Mécanique du machine learning supervisé, non supervisé et par renforcement
- 1.5 Réseaux de neurones artificiels : architecture, couches, poids et rétropropagation
- 1.6 Transformers et attention : le mécanisme qui a révolutionné le traitement du langage
- 1.7 Grands modèles de langage : tokens, contexte, température et génération de séquences
- 1.8 Les données au cœur de l'IA : collecte, qualité, biais de corpus et gouvernance
- 1.9 Lecture et interprétation de métriques IA : précision, rappel, F1-score, perplexité
- 1.10 Premiers pas avec les interfaces IA : exploration guidée de ChatGPT, Claude et Gemini
- 1.11 Fondamentaux du prompt engineering : structure, rôle, instruction et contrainte
- 1.12 Techniques avancées de prompting : few-shot learning, chaînage et raisonnement pas à pas
- 1.13 IA générative appliquée au texte, à l'image, à l'audio et à la vidéo : panorama des capacités
- 1.14 Éthique de l'IA : biais algorithmiques, équité, transparence et IA explicable selon les travaux de Timnit Gebru et Kate Crawford
- 1.15 Cadre réglementaire européen de l'IA : AI Act, RGPD et principes de conformité
- 1.16 Sécurité des systèmes IA : protection des données, traçabilité des usages et gestion des accès
- 1.17 Posture de l'IA Builder : développer un regard critique, une curiosité structurée et une culture de l'expérimentation
- 1.18 Identifier et formuler un cas d'usage IA pertinent dans son contexte professionnel
- 1.19 Cartographier un projet IA de bout en bout : besoin, données, modèle, déploiement et évaluation
- 1.20 Évaluation des fondations : restitution de cas d'usage, quiz conceptuel et grille d'auto-positionnement
Chapitre 2 — Étape 2 - Construire, Déployer et Maîtriser l'IA en Action
- 2.1 Maîtriser les API d'OpenAI, Anthropic et Google : authentification, requêtes, gestion des erreurs et optimisation des coûts
- 2.2 Architecture d'un agent IA autonome : mémoire, outils, planification et boucle d'action selon le paradigme ReAct
- 2.3 Construire un agent IA opérationnel avec LangChain : chaînes, outils personnalisés et gestion de la mémoire conversationnelle
- 2.4 Automatisation de workflows intelligents avec n8n : conception de pipelines hybrides mêlant règles métier et décision IA
- 2.5 No-code et low-code pour l'IA Builder : évaluation comparative des plateformes, connecteurs et limites de chaque approche
- 2.6 Retrieval-Augmented Generation (RAG) : principe, construction d'une base vectorielle et intégration dans un pipeline de réponse documentaire
- 2.7 Fine-tuning et adaptation de modèles : quand, pourquoi et comment ajuster un LLM à un domaine métier spécifique
- 2.8 Étude de cas 1 — IA Builder en entreprise : automatisation complète d'un processus de traitement de tickets clients avec agents, API et n8n
- 2.9 Étude de cas 2 — IA générative appliquée à la stratégie de contenu : pipeline texte-image-audio pour une production multimédia scalable
- 2.10 Étude de cas 3 — Déploiement d'un assistant RAG sectoriel : architecture, ingestion de documents, évaluation des réponses et mise en production
- 2.11 Évaluation, audit et amélioration d'un système IA : métriques opérationnelles, détection des hallucinations et protocole de red-teaming
- 2.12 Stratégie IA et pilotage de projet : méthodologie de cadrage selon le framework Shape Up appliqué aux projets IA, indicateurs de suivi et gestion des risques
- 2.13 IA responsable en pratique : audit des biais selon les travaux de Timnit Gebru, documentation des systèmes et conformité AI Act en situation réelle
- 2.14 Sécurité avancée des pipelines IA : protection des prompts, anonymisation des données selon le RGPD, traçabilité et gestion des droits d'accès en production
- 2.15 Intégration de l'IA dans une organisation : conduite du changement, cartographie des résistances, formation des équipes et gouvernance des usages
- 2.16 Construire et présenter un business case IA : ROI, faisabilité technique, périmètre, feuille de route et critères de décision pour les décideurs
- 2.17 Projet fil rouge — Phase 1 : conception et développement d'une solution IA originale répondant à un besoin professionnel identifié et documenté
- 2.18 Projet fil rouge — Phase 2 : déploiement, test utilisateur, itération et documentation technique et fonctionnelle de la solution IA construite
- 2.19 Projet fil rouge — Phase 3 : restitution orale, démonstration live de la solution et réponse aux questions du jury de pairs
- 2.20 Évaluation finale de l'étape : quiz de maîtrise, grille de compétences IA Builder, auto-positionnement et plan de développement personnel post-formation