Descriptif
Intégrer un assistant conversationnel dans une application métier est une formation de 3 jours (21 heures), de niveau intermédiaire, rattachée au domaine « Intelligence artificielle pour l'IT ». Concevoir et intégrer un assistant conversationnel utile et maîtrisé. Conçue et animée par des praticiens en activité, elle alterne apports ciblés (30 %) et mises en pratique (70 %) sur des laboratoires cloud individuels, avec des cas inspirés des secteurs banque, assurance et services publics. Disponible en inter-entreprises, en intra sur catalogue et en version sur mesure adaptée au contexte de l'entreprise.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
- Cas d'usage et conception conversationnelle
- Architecture et intégration
- Connexion aux données métier
- Sécurité et contrôle
- Mesure de la satisfaction
Programme détaillé
| N° | Contenus et activités | Durée |
|---|---|---|
| Jour 1 | ||
| 1 | Ouverture : attentes, cas d'usage candidats des participants et présentation de la maquette applicative fournie | 0,5 h |
| 2 | Qualifier un cas d'usage conversationnel : valeur, volumétrie, risque et alternative non conversationnelle | 1,5 h |
| 3 | Atelier : conception conversationnelle — intentions, parcours, messages d'échec, ton et périmètre de réponse | 2 h |
| 4 | Travaux pratiques : rédiger et versionner la consigne système et la bibliothèque de consignes de l'assistant | 3 h |
| Jour 2 | ||
| 5 | Architecture d'intégration : passerelle, gestion de session, historique, file d'attente, choix du modèle et modèle de repli | 1,5 h |
| 6 | Travaux pratiques : brancher l'assistant sur l'application métier par une API dédiée et gérer l'état conversationnel | 2,5 h |
| 7 | Travaux pratiques : connecter l'assistant à une base de connaissances fictive et à deux outils métier (recherche, création de demande) | 2,5 h |
| 8 | Démonstration commentée : ce qu'apportent et ce que contraignent Le Chat, Microsoft 365 Copilot et ChatGPT Enterprise | 0,5 h |
| Jour 3 | ||
| 9 | Sécurité et contrôle : cloisonnement des droits, filtrage des entrées et des sorties, traçabilité des échanges | 1,5 h |
| 10 | Travaux pratiques : poser des garde-fous puis rejouer un scénario d'injection de consigne sur l'assistant | 2 h |
| 11 | Atelier : instrumenter la satisfaction — vote, taux de reprise humaine, réponses hors périmètre, tableau de bord | 2 h |
| 12 | Mise en situation : recette de l'assistant par un panel d'utilisateurs fictifs et arbitrage des correctifs | 1 h |
| 13 | Synthèse, évaluation des acquis et feuille de route de mise en service | 0,5 h |
Méthodes pédagogiques
- Pédagogie active : 71 % du temps en pratique encadrée — laboratoires cloud provisionnés par participant, travaux pratiques guidés, fil rouge applicatif —, le reste en apports structurés, démonstrations commentées, cadrage et évaluation
- répartition calculée sur le déroulé détaillé de cette formation, et non annoncée de façon uniforme
- classe inversée avec prérequis sur le LMS
- apprentissage adaptatif selon le positionnement initial
- travaux en binômes
- classe virtuelle en séquences de 3 h 30 maximum sur Microsoft Teams
- support clair, complet et paginé remis à chaque participant
Technologies et outils mobilisés
Le Chat (Mistral AI), Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise, bibliothèques de consignes
Modalités d'évaluation et de validation
- Positionnement initial en ligne
- quiz de validation à chaque séquence
- évaluation finale des acquis (QCM et mise en situation)
- satisfaction à chaud
- questionnaire de transfert à 30 jours
- attestation de fin de formation
Plateforme, laboratoires et ressources
- LMS DATAROCKSTARS : parcours, supports numériques, quiz, évaluations, émargement par demi-journée
- laboratoires cloud individuels accessibles depuis un navigateur, sans installation, données fictives, détruits en fin de session
- bibliothèque O'Reilly (plus de 60 000 ressources)
- accès aux supports pendant 6 mois