Marketing & Service Client : Maîtriser les LLM et concevoir vos premiers assistants autonomes

L’IA au service de la performance et de l’avantage concurrentiel

Décrypter les enjeux de l’IA dans le business : productivité, personnalisation et innovation

Cartographier le paysage stratégique : Chatbot (répondre), LLM (rédiger) et Agents IA (agir)

Identifier les usages réels qui transforment l’efficacité opérationnelle et la relation client

Cas pratique : Identifier les « pain points » de votre organisation automatisables par l’IA

TECHNIQUE : Décoder le moteur pour mieux piloter la performance

Comment fonctionne un LLM : démystifier la tokenisation, l’attention et l’inférence sans jargon

Anticiper les forces et limites des modèles (GPT, Claude, Gemini) pour sécuriser vos déploiements

Maîtriser la qualité des sorties et comprendre les mécanismes de décision derrière l’algorithme

Cas pratique : Choisir le bon modèle selon l’objectif métier (rédaction vs analyse de données)

CONCEPT : Le basculement vers l’IA « Actionnelle » et autonome

Pourquoi parle-t-on d’agent IA aujourd’hui ? Contexte stratégique et changement de paradigme

Un changement de paradigme : de l’IA qui répond à l’IA qui agit. Mesurer l’impact sur les métiers

Passer de la simple conversation à la délégation de processus métiers entiers

Cas pratique : Transformer une simple FAQ en un agent de qualification de leads

MÉCANIQUE : L’architecture d’un Agent « Full-Action » efficace

Décortiquer la boucle perception-raisonnement-action pour une autonomie maîtrisée

Mémoire, outils, orchestration multi-agents : connecter l’IA à vos outils métiers (CRM, Analytics, etc.)

Comprendre comment les composants techniques assurent la réussite d’une mission complexe

Cas pratique : Définir les droits, les outils et les limites d’un agent de prospection

ATELIER PRATIQUE : Déploiement de votre premier Agent « Métier »

Prioriser un cas d’usage à fort ROI (Retour sur Investissement)

Sélectionner son stack technologique en fonction des besoins de sécurité et de performance

Tester et valider l’impact business de son premier agent de bout en bout

Cas pratique : Prototypez, testez et mesurez les performances de votre premier agent opérationnel

PERFORMANCE IA : Industrialiser, piloter et optimiser son agent business

Définir les KPI de performance de l’agent (taux de résolution autonome, temps de traitement, satisfaction utilisateur)

Mettre en place un système de supervision humaine (Human-in-the-loop) pour sécuriser les décisions critiques

Analyser les journaux d’exécution (logs) pour identifier les frictions et optimiser continuellement les prompts et les outils de l’agent

Cas pratique : Concevoir la matrice de suivi d’un agent pour mesurer son ROI réel et planifier ses évolutions