IA appliquée — Agents IA, automatisation et productivité métier

MODULE 1 — Comprendre les agents IA et leur fonctionnement

Objectif : poser des bases solides et lever les confusions courantes
• Définition d’un agent IA : système capable d’analyser, décider et agir
• Différence entre IA générative, automatisation et agent intelligent
• Rôle des modèles de langage (LLM) dans les agents
• Notions de chaîne de traitement : input ? raisonnement ? output ? action
• Types d’agents : agents conversationnels, agents automatisés, agents autonomes
• Limites actuelles : erreurs, hallucinations, dépendance aux données
• Importance du contrôle humain et de la validation

MODULE 2 — Panorama des outils et écosystème des agents IA

Objectif : savoir choisir les bons outils selon ses besoins et son niveau
• Outils d’agents intégrés :
* ChatGPT (GPTs personnalisés)
* Claude (projets et mémoire structurée)
* Gemini (agents connectés à l’écosystème Google)
* Microsoft Copilot & Copilot Studio
• Outils d’automatisation avec IA :
* Make (scénarios visuels avancés)
* Zapier (automatisation accessible)
* n8n (open source et personnalisable)
• Outils avancés / émergents :
* Flowise (construction d’agents avec logique visuelle)
* LangChain (logique d’orchestration simplifiée — vision)
* AutoGPT / agents autonomes (principe et limites)
• Comparatif :
* facilité d’usage
* coût
* puissance
* cas d’usage

MODULE 3 — Identifier et cadrer un agent IA

Objectif : passer de l’idée à un cas d’usage structuré et rentable
• Identifier les tâches automatisables :
* répétitives
* chronophages
* à faible valeur ajoutée
• Méthode de priorisation : gain de temps / complexité / impact
• Structurer un agent IA :
* rôle (ce que fait l’agent)
* objectif (résultat attendu)
* contexte (données, environnement)
* règles (contraintes, ton, limites)
* sorties (format exploitable)
• Introduction à la logique de workflow
Atelier : définition d’un cas d’usage concret par participant
 
MODULE 4 — Concevoir un agent IA (prompts & logique)

Objectif : construire un agent opérationnel et fiable
• Structure avancée d’un prompt intégré dans un agent
• Prompts multi-étapes (raisonnement guidé)
• Gestion des erreurs et des incohérences
• Méthode de contrôle qualité (relecture, validation, itération)
• Structuration des sorties exploitables (emails, tableaux, synthèses)
Atelier : création d’un agent IA personnalisé (cas réel)
 
MODULE 5 — Automatisation et mise en action

Objectif : transformer un agent en outil réellement utile
• Déclencheurs (emails, formulaires, actions utilisateur, CRM…)
• Connexions entre outils
• Logique : déclencheur ? traitement IA ? action
• Exemples concrets :
* tri automatique d’emails
* génération de réponses
* qualification de leads
* création de documents
Atelier : création d’un scénario simple d’automatisation
 
MODULE 6 — Cas d’usage métiers et bonnes pratiques

Objectif : projeter l’utilisation dans le quotidien professionnel
• Cas concrets par métier :
* commercial (suivi prospects, relances)
* RH (tri CV, réponses candidats)
* marketing (production + diffusion contenus)
* administratif (gestion documentaire)
• Bonnes pratiques :
* sécurité des données
* confidentialité
* validation humaine
* gouvernance des usages IA
 
MODULE 7 — Synthèse & plan d’action
• Validation des livrables
• Identification des prochaines étapes
• Plan d’action individuel (30 / 60 / 90 jours)
• Questions / réponses

Livrables remis
• 1 cas d’usage agent IA structuré
• 1 agent IA simple opérationnel
• 1 scénario d’automatisation
• Pack de prompts agents IA
• Support de formation (PDF)