Chaque participant travaille sur son propre cas professionnel. Le projet est cadré dès le début du parcours, développé au fil des modules et sert de support au dossier certificatif final.
MODULE 1 – Cadrer un projet d’intégration d’agents d’intelligence artificielle – 4 h
Distinguer IA générative, assistant conversationnel, automatisation, workflow et agent d’intelligence artificielle.
Comprendre les principes d’autonomie, d’utilisation d’outils, de mémoire, de déclenchement et d’orchestration.
Identifier les principaux usages dans les fonctions commerciales, administratives, RH, marketing, relation client et support.
Identifier les limites : hallucinations, qualité des données, confidentialité, dépendance technologique, biais d’automatisation et acceptabilité par les équipes.
Cadrer le projet fil rouge : processus concerné, objectifs, acteurs, contraintes, données et résultats attendus.
Application au projet : Formalisation de la fiche de cadrage du projet individuel.
MODULE 2 – Diagnostiquer et prioriser les processus automatisables – 8 h
Cartographier un processus métier : étapes, acteurs, responsabilités, données, outils et interactions humaines.
Repérer les tâches répétitives, chronophages, standardisables ou génératrices d’erreurs.
Évaluer chaque tâche selon sa fréquence, son volume, sa valeur métier, sa complexité, son niveau de risque, la sensibilité des données et la nécessité de jugement humain.
Distinguer les tâches à automatiser, à augmenter par l’IA ou à maintenir sous contrôle humain.
Construire une matrice valeur / faisabilité / risque et prioriser les cas d’usage.
Définir une situation de référence et les premiers indicateurs permettant de mesurer les gains.
Identifier les impacts sur l’organisation, la charge de travail, la charge cognitive et les utilisateurs.
Prendre en compte les besoins d’accessibilité et les situations de handicap dans le diagnostic.
Application au projet : Production d’une cartographie du processus et d’une matrice de priorisation.
MODULE 3 – Concevoir l’architecture fonctionnelle d’un système agentique – 8 h
Définir l’objectif, le rôle, les limites et les responsabilités de chaque agent.
Déterminer les informations accessibles à chaque agent et les actions autorisées ou interdites.
Concevoir les échanges entre agents : entrées, sorties, conditions de déclenchement, règles de transmission et conditions d’arrêt.
Identifier les validations humaines et les situations nécessitant une escalade.
Identifier les outils métiers concernés : CRM, ERP, messagerie, agenda, tableurs, bases de données et outils collaboratifs.
Comprendre et choisir les modalités d’intégration : connecteurs, API, webhooks, import/export.
Limiter les accès et les traitements non nécessaires ; anticiper l’évolutivité et la dépendance à un fournisseur.
Prendre en compte l’accessibilité des interfaces et des productions.
Application au projet : Réalisation d’un schéma d’architecture fonctionnelle argumenté.
MODULE 4 – Configurer, déployer et tester des agents IA – 11 h
Définir les rôles, objectifs, instructions et ressources des agents.
Paramétrer les règles de comportement, limites d’action et conditions de validation.
Construire une chaîne de tâches : déclenchement, collecte, traitement, transmission, action dans un outil métier et validation humaine.
Connecter les outils à l’aide de connecteurs, API, webhooks ou échanges de données adaptés.
Définir des scénarios de test nominal, d’entrée incomplète, de cas limite et d’erreur.
Identifier les résultats inattendus, erreurs de chaîne et hallucinations.
Mettre en place des contrôles, traces d’exécution, alertes, mécanismes d’arrêt et procédures de reprise.
Documenter les erreurs, corrections et limites du système.
Préparer une démonstration reproductible du système.
Application au projet : Déploiement et test d’un système agentique appliqué au projet individuel.
MODULE 5 – Piloter la performance et l’amélioration continue – 6 h
Définir les indicateurs reliés aux objectifs opérationnels : temps de traitement, taux d’erreur, volume, qualité et fiabilité.
Comparer la situation de référence et les résultats obtenus ou observables.
Analyser les logs et traces d’exécution et identifier les anomalies.
Définir des seuils d’alerte et les responsabilités en cas d’incident.
Organiser les actions correctives et les tests de non-régression.
Formaliser un plan d’amélioration continue.
Limiter les appels, traitements et ressources inutiles ; adapter la solution au niveau de complexité nécessaire.
Application au projet : Construction d’un tableau de bord et d’un plan d’amélioration continue.
MODULE 6 – Organiser la supervision humaine, la conformité et la responsabilité – 5 h
Définir les actions pouvant être exécutées automatiquement et celles nécessitant une validation humaine.
Déterminer les niveaux d’autorisation, les procédures d’escalade et les mécanismes d’interruption ou de reprise manuelle.
Identifier les données personnelles et confidentielles traitées ; appliquer les principes de finalité, minimisation, contrôle des accès et conservation adaptée.
Identifier les obligations pertinentes de l’AI Act en fonction du contexte d’usage et du rôle de l’organisation.
Identifier et prévenir les biais, risques de discrimination et perte de contrôle humain.
Prendre en compte l’accessibilité et la conception universelle dans les usages et productions du système.
Analyser les impacts sur les conditions de travail, la vigilance, la charge cognitive et l’organisation.
Organiser une veille technologique, réglementaire et sectorielle.
Application au projet : Formalisation d’un plan de supervision, de gestion des risques et de conformité.
MODULE 7 – Finaliser et préparer le projet certificatif – 7 h 30
Vérifier que le projet permet de démontrer les cinq compétences du référentiel.
Consolider la cartographie, la priorisation, l’architecture fonctionnelle et les choix techniques.
Tester et fiabiliser le système agentique et consolider les preuves de fonctionnement.
Finaliser les indicateurs, le tableau de bord et le dispositif d’amélioration continue.
Vérifier le dispositif de supervision, la conformité, l’accessibilité et les mesures de sobriété.
Structurer le dossier professionnel et ses annexes de preuve.
Préparer la démonstration devant le jury et s’entraîner à argumenter ses choix.
Identifier les éléments restant à finaliser en autonomie pendant les deux semaines suivant la formation.
Application au projet : Préparation du dossier et de la démonstration certificative.
- Comprendre le fonctionnement de l’IA générative et de l’IA agentique ainsi que leurs principaux usages en TPE-PME.
- Analyser et cartographier un processus métier afin d’identifier les tâches pouvant être automatisées ou assistées par des agents IA.
- Évaluer et prioriser les opportunités d’automatisation selon leur valeur métier, leur faisabilité, leurs risques et leurs impacts.
- Concevoir une architecture fonctionnelle d’agents IA adaptée aux besoins de l’organisation et intégrée à ses outils numériques.
- Configurer, connecter et déployer des agents IA capables d’exécuter une chaîne de tâches opérationnelles.
- Tester et fiabiliser le fonctionnement d’un système agentique en identifiant les anomalies, les limites et les actions correctives nécessaires.
- Définir des indicateurs de performance et mettre en place un dispositif de pilotage et d’amélioration continue.
- Organiser la supervision humaine du système et définir les points de contrôle, d’alerte et d’escalade.
- Appliquer les principes de protection des données, de conformité réglementaire, d’accessibilité, de non-discrimination et de sobriété numérique.