A l’issue de la formation le participant sera capable de :
• Comprendre l’écosystème IA moderne et les architectures LLM
• Comparer les solutions IA open-source et propriétaires
• Déployer et intégrer des modèles IA dans un SI sécurisé
• Construire des workflows intelligents avec n8n
• Développer des agents IA connectés à des outils métiers
• Concevoir des architectures RAG sécurisées
• Intégrer des bases vectorielles et systèmes documentaires
• Mettre en production des solutions IA robustes
• Comprendre les enjeux sécurité, gouvernance et conformité IA
• Déployer des architectures MCP avancées pour agents contextuels
- Nos sessions garanties
- Intelligence Artificielle
Formation IA Générative, Agents IA, Automatisation n8n et Architectures RAG
Objectifs
Prérequis
• Connaissances IT générales
• API et HTTP de base
• Notions développement appréciées
• Connaissances Linux recommandées
Public
Professionnels de l’informatique
Formation(s) associée(s)
- Formation Automation intelligente avec n8n : intégration LLM, RAG et solutions IA sur mesure
- Formation Automatisation, ETL et Intelligence Artificielle avec n8n
- Formation IA Mastery – Créer, Synthétiser et Captiver avec NotebookLM, Gamma et Canva Magic Studio
- Formation IA Générative
- Formation Productivité administrative et créativité avec l’IA
- Formation IA Générative pour les tâches bureautiques et administratives
- Formation Chat GPT
- Formation Création de Voice AI Agents avec Vapi, n8n et ElevenLabs
- Formation sur l IA pour les Ressources Humaines
- Formation découverte de l’Automatisation IA avec N8N
- Formation Automatisation IA avec N8N
- Formation Nvidia : Développer des applications d’IA agentique à l’aide de modèles de langage grand format (LLM)
- Formation IA Générative et LLMs : Comprendre, Personnaliser et Déployer
Dernière mise à jour
Programme mis à jour le 20 mai 2026
Bon à savoir
Evaluez votre niveau
Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.
Sessions garanties
La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.
Travaux pratiques
Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
Nos prestations
Nous réalisons certaines prestations IT pour vous : développement sur-mesure, refonte logicielle, TMA, interfaçage ERP.
Les Modules
de formation
Module1
Fondamentaux IA Générative et Écosystème LLM
Théorie
Introduction à l’IA Générative
• Différences entre IA classique, Machine Learning, et GenAI
• Fonctionnement général des LLM
• Concepts : tokens, embeddings, fenêtres de contexte, hallucinations, fine-tuning, RAG, agents IA
Comprendre les architectures de modèles
• Modèles encodeurs : BERT
• Modèles décodeurs : GPT
Comparaison des solutions IA
APIs propriétaires :
• OpenAI
• Anthropic
• Google Gemini
Modèles Open Source :
• Mistral AI
• Falcon
• Llama
• DeepSeek
Critères de choix d’un LLM
• Coût, confidentialité, performance, latence
• Souveraineté, consommation GPU
• Capacité de raisonnement, multilingue, sécurité bancaire
Hébergement des modèles
• Cloud public
• Infrastructure privée
• Serveurs GPU locaux
• Edge AI
• Kubernetes AI clusters
• Architecture hybride
Gouvernance et sécurité IA
• Risques liés aux LLM
• Prompt Injection
• Sécurité des données sensibles
• Gouvernance IA en environnement bancaire
Atelier Pratique
Benchmark de plusieurs LLM sur une tâche métier réelle :
• Résumé documentaire
• Analyse email
• Chatbot support
• Génération de rapport
Comparaison : qualité, vitesse, coût, consommation ressources
Module2
Fondamentaux de n8n et Automatisation
Théorie
Présentation de n8n
• Architecture
• Cas d’usage
• Low-code vs no-code
• Orchestration intelligente
Concepts de workflow
• Nodes, Variables, Flux de données
• Conditions, Merge, Split, Boucles
• Gestion d’erreurs
Authentification
• API Keys, OAuth2, JWT
• Gestion sécurisée des credentials
Versions n8n
• Community, Pro, Enterprise
• Self-hosting sécurisé
Lab Pratique
• Création d’un workflow API REST
• Transformation JSON
• Gestion des conditions et erreurs
• Construction d’un workflow métier simple
Module3
JavaScript et Workflows Avancés n8n
Théorie
• JavaScript appliqué à n8n
• Manipulation de données et variables dynamiques
• Expressions et parsing avancé
• Sécurité dans les workflows
Lab Pratique
• Création de fonctions JavaScript
• Traitement dynamique de données
• Automatisation conditionnelle avancée
• Intégration API externe
Module4
NLP, LLM et Agents IA
Théorie
Concepts NLP
• Embeddings et similarité sémantique
• Classification et extraction d’informations
Paramètres des LLM
• Température, Top P, Max Tokens, Context Window
Agents IA
• Tool Calling, Agent Chains, Multi-agents
• Memory et Planning
Introduction aux frameworks
• LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen
Lab Pratique
• Création d’un chatbot IA
• Intégration flux RSS
• Résumé automatique Gmail
• Agent IA connecté à Outlook
Module5
Assistants IA et Automatisation Email
Théorie
• OpenAI Assistants API
• Gestion de bases de connaissances
• Personnalisation des réponses
• Classification automatique d’emails
• IA conversationnelle sécurisée
Lab Pratique
• Assistant IA Gmail
• Génération automatique de réponses
• Intégration base documentaire
• Routage intelligent d’emails
Module6
RAG et Bases Vectorielles
Théorie
Architecture RAG
• Retrieval, Chunking, Embeddings
• Re-ranking et Context injection
Bases vectorielles
• Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB
Traitement documentaire
• PDF, DOCX, OCR
• Structuration documentaire
Sécurité RAG
• Isolation documentaire, Contrôle d’accès
• Chiffrement et Gouvernance documentaire
Lab Pratique
• Création d’un système RAG
• Indexation PDF et Configuration Pinecone
• Intégration OpenAI/Mistral
• Chat documentaire sécurisé
Module7
Chatbots Métiers et Prompt Engineering
Théorie
• Prompt Engineering avancé
• Few-shot prompting et Structured prompting
• Guardrails IA et Limitation hallucinations
• Sécurisation des prompts
Lab Pratique
• Chatbot documentaire
• Intégration Google Sheets
• Intégration web et Widget chatbot
• Cas métier bancaire
Module8
MCP (Modular Context Protocol) et Agents Contextuels
Théorie
Introduction à MCP
• Vision et objectifs
• Contextes dynamiques
• Communication IA contextuelle
Architecture MCP
• MCP Client et MCP Server
• Context Providers et Context Injection
MCP vs architectures agents classiques
• Différences avec LangChain
• Modularité, Scalabilité, Interopérabilité
Cas d’usage réels
• Brave Search MCP, FireCrawl MCP, Claude Desktop MCP
Sécurité et gouvernance MCP
• Gestion des permissions
• Contrôle des contextes et isolation des données
• Sécurité des agents
Lab Pratique
• Déploiement MCP Server dans n8n
• Intégration Brave Search MCP
• Agent de scraping contextuel
• Connexion Claude Desktop MCP
• Construction d’un micro-agent intelligent
Module9
Cas d'Usage Bancaires et Architecture Sécurisée
Études de cas réels
• Assistant support IT interne
• Analyse documentaire réglementaire
• Résumé intelligent d’incidents
• Classification automatique de tickets
• Recherche documentaire sécurisée
• Automatisation des validations métiers
Atelier Final
Conception complète d’une architecture IA :
• Workflow n8n
• LLM et RAG
• Base vectorielle
• Monitoring et Sécurité
• Déploiement production
Les prochaines
sessions de formation
Sur demande
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15 juin 2026
10 août 2026
05 octobre 2026
30 novembre 2026