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.
Demander syllabus et proposition
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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.