Introduction & Planning
Posez les fondations de votre parcours : objectifs, compétences attendues, et planning des 4 semaines à venir.
Progression
Module 0 sur 5
Objectifs du cours
De zéro à crédible
Passer de quasi zéro IA à un profil crédible pour un entretien consultant en transformation IA en grand compte.
Comprendre les attendus
Savoir exactement ce qu’on attend de vous en entretien : compétences, vocabulaire, schémas à maîtriser.
Planning clair
Avoir un planning détaillé sur 4 semaines pour structurer votre montée en compétences.
Les 6 compétences clés
Voici les 6 domaines que tout consultant en transformation IA doit maîtriser pour convaincre en entretien.
Compréhension des LLMs
Savoir expliquer ce qu’est un LLM, ses forces, ses limites (hallucinations, fenêtre de contexte, tokenisation), et comment il fonctionne.
RAG
Savoir connecter un LLM à des données métier : indexation, retrieval, contexte, mise à jour des connaissances.
Workflows & Agents
Orchestrer des appels IA, intégrer des outils, gérer des décisions conditionnelles et des boucles d’exécution.
Gouvernance IA
Maîtriser l’AI Act, les risques IA, le human-in-the-loop, la conformité et la supervision des modèles.
Identification & priorisation de use cases
Repérer où l’IA crée de la valeur, cartographier les processus, prioriser avec une matrice impact/faisabilité.
Communication en entretien
Méthode STAR, schémas d’architecture, vocabulaire adapté, storytelling pour convaincre un COMEX.
Planning 4 semaines
Un parcours intensif de ~34 heures pour être prêt le jour J.
Fondamentaux LLM
- • Architecture Transformer
- • Tokenisation & contexte
- • Prompting avancé
- • Hallucinations & limites
RAG, Workflows, Agents
- • RAG : indexing, retrieval, generation
- • Workflow design & orchestration
- • Agents : outils, mémoire, décision
- • LangChain / LangGraph / CrewAI
Gouvernance, Stratégie, Use Cases
- • AI Act & conformité réglementaire
- • Matrice valeur / faisabilité
- • Human-in-the-loop & supervision
- • Priorisation de 15+ use cases
Consolidation + Simulations
- • Méthode STAR appliquée à l’IA
- • 10 questions fréquentes
- • Schémas à maîtriser
- • Simulation d’entretien complète
Exemple concret : « Pourquoi un consultant en transformation IA »
Contexte
Une grande banque française veut lancer sa transformation IA. Elle recrute un consultant pour l’aider à identifier les 3 premiers use cases, les prioriser, et lancer le premier POC. Le consultant doit parler le langage (LLM, RAG, agent, gouvernance) ET convaincre un COMEX.
Diagnostic
15 processus métier cartographiés avec les équipes métier. Analyse des doublons, des goulots d’étranglement et des opportunités d’automatisation IA.
Priorisation
Application de la matrice valeur / faisabilité. Le quick win identifié : un chatbot réclamation client. Fort impact (satisfaction, réduction coûts), faisabilité technique élevée.
Architecture
Agent RAG avec classification automatique des réclamations, décision conditionnelle (traitement auto vs escalade humain), et workflow d’orchestration des appels IA.
Gouvernance
Mise en place d’un human-in-the-loop pour les cas complexes, comité mensuel de suivi avec la conformité, reporting des performances et des erreurs.
Résultats
Temps de traitement réclamations : 4,5 jours → 6 heures. Taux d’auto-traitement : 40%. Satisfaction client : +15 points NPS.