Accélérez l’adoption réelle de l’IA dans votre entreprise avec une formation 100 % pratique et orientée résultats. Nous travaillons sur votre stack (LLMs, RAG, APIs, automatisation, MLOps/LLMOps) et vous repartez avec un prototype opérationnel dans votre organisation.
Vous préférez nous écrire ? info@bastelia.com
Pourquoi une formation technique en IA maintenant ?
L’IA générative et les LLM sont passés de l’expérimentation à l’exploitation quotidienne. L’enjeu n’est plus de « tester des outils », mais d’industrialiser : intégrer l’IA dans les processus avec sécurité, gouvernance des données et métriques business. Nos programmes sont conçus pour que votre équipe apprenne en construisant et laisse un actif interne : prototypes, dépôts, playbooks et tableaux de bord.
Heures gagnées par tâche et par rôle
Evals, couverture de cas
PoC → pilote → déploiement
Adoption réelle et réutilisation
Résultats que nous mesurons
- Productivité : heures gagnées par flux et par personne ; réduction du travail manuel.
- Qualité : exactitude des réponses (evals), contrôle des hallucinations, standards éditoriaux.
- Vitesse : temps de cycle du prototype au pilote puis au déploiement, avec KPI.
- Adoption : utilisateurs actifs, prompts/automatisations réutilisés, satisfaction interne.
Parcours (au choix ou à combiner)
1) Fondamentaux appliqués de l’IA générative (8–12 h)
LLMs, embeddings, fenêtres de contexte, prompt security, risques et RGPD. Cas par département pour décider où l’IA apporte le plus.
Livrable : checklist de maturité et cartographie de cas priorisés.
2) Prompt Engineering avancé par rôle (8–16 h)
Patrons (Chain-of-Thought, ReAct, RTF), modèles réutilisables, évaluation de qualité et guardrails. Bibliothèques de prompts par rôle (marketing, ventes, support, RH).
Livrable : bibliothèque de prompts et documents standards.
3) LLMs + RAG avec données internes (16–24 h)
Ingestion & chunking, embeddings, vector stores, évaluation, latence et coûts. Connexion du prototype à vos sources (avec permissions).
Livrable : prototype RAG opérationnel et guide d’évaluation.
4) Automatisation avec IA (API / no-code) (8–16 h)
Orchestration via API, webhooks et/ou outils no-code. Cas : tickets, résumés, rapports, flux de vente. Voir aussi Automatisation IA.
Livrable : 2–3 automatisations opérationnelles.
5) MLOps / LLMOps pour la production (16–24 h)
Pipelines, CI/CD, tracing, observabilité, A/B de prompts/modèles, maîtrise des coûts, politiques d’accès & audit.
Livrable : blueprint de déploiement et tableau d’observabilité.
6) Agents conversationnels et vocaux (12–20 h)
Conception d’agents, outils/fonctions, handoffs, métriques de qualité ; voix/téléphonie selon fournisseur. Cas : helpdesk L1, ventes, back-office.
Livrable : agent fonctionnel pour un processus cadré.
Méthodologie « apprendre en construisant »
- Diagnostic (1–2 h) : objectifs, contraintes, données et sécurité.
- Ateliers pratiques (70 % hands-on) avec jeux de données et processus réels.
- Project Day : journée de build pour livrer le prototype répondant à un cas métier.
- Opérationnalisation : documentation, playbooks et handover à l’équipe.
- Suivi (optionnel) : office hours et métriques d’adoption à 30–60 jours.
Technologies adaptées à votre stack (OpenAI/Azure/AWS/Vertex, LangChain/LlamaIndex, Qdrant/Pinecone/Weaviate, Python/JS, Make/Zapier, etc.).
Cas d’usage fréquents
- Service client : assistants internes, tri et résumé de tickets.
- Marketing/Ventes : copilots de contenu et prospection, briefs, analyse concurrentielle.
- Opérations : rapports automatiques, extraction de données, QA de processus.
- IT/Données : RAG sur documentation interne, recherche sémantique, génération de tests.
Découvrez aussi nos programmes dédiés : Formation IA pour marketing & contenus et Formation IA pour SEO & SEM.
Modalités & formats
In-company (sur site ou à distance)
Sessions intensives de 8–24 h par parcours, avec exercices sur vos processus et données (avec permissions).
Bootcamp par cohortes
4–6 semaines avec mentorat, projet final et tableau de métriques. Orienté mise en production.
Mentorat 1:1
Accompagnement de leaders techniques ou product owners pour scaler cas d’usage et gouvernance.
Financements/crédits formation locaux : optionnels et soumis à éligibilité.
Notre différence
- Dans votre stack : pas de démos génériques ; nous travaillons avec vos outils et données.
- De l’idée au prototype : vous repartez avec un produit qui tourne et un plan de déploiement.
- Gouvernance & sécurité : politiques de données, risques et guardrails dès le jour 1.
- Métriques business : impact tangible (temps, qualité, adoption).
Vous souhaitez voir un syllabus réel et un exemple de projet ?
Nous vous envoyons le Syllabus + Checklist de maturité IA et des exemples de prototypes réalisés en atelier.
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Explorez les autres parcours utiles pour structurer la montée en compétence IA
Si vous partez d’un besoin plus technique, vous pouvez aussi aller vers les usages métier, l’adoption large ou la vision de direction.
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Questions fréquentes
Quelle différence avec un cours générique en ligne ?
Nous travaillons in-company avec vos processus et données (avec permissions), en livrant des prototypes et une documentation réutilisable. L’objectif est d’opérer, pas seulement d’apprendre.
Faut-il des connaissances préalables ?
Pas pour les parcours d’introduction. Pour RAG/MLOps, base recommandée en Python, APIs et Git.
Comment mesure-t-on le ROI ?
Nous définissons des métriques en amont (temps, qualité, adoption) et revoyons les résultats à 30–60 jours avec votre équipe.
Certification incluse ?
Nous délivrons un certificat d’achèvement et les livrables (repos, playbooks). Les certifications éditeurs cloud sont séparées.
Peut-on animer sur plusieurs pays et fuseaux ?
Oui. En ligne en direct ou hybride, avec supports asynchrones. Nous coordonnons des agendas multi-nationaux.
Ressources recommandées
- Services IA — aperçu conseil, déploiement et gouvernance.
- Automatisation IA — flux API / no-code.
- Contact — demandez une démo ou un diagnostic.