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Formation « Parcours stratégique Atlas - Adopter l’IA en PME »

5 jours pour structurer l'adoption de l'IA dans votre organisation, de l'audit initial au pilotage long terme.
Illustration pour la formation Formation « Parcours stratégique Atlas - Adopter l’IA en PME »

Publié le 1 juillet 2026

Pilotez la transition IA de votre TPE/PME sur 5 jours

Cette formation vous aide a passer d'une vision exploratoire de l'IA à une démarche structurée d'adoption, adaptée aux contraintes des petites et moyennes entreprises.

Vous apprendrez à diagnostiquer la maturité IA de votre organisation et préparer une feuille de route stratégique pour l'adoption de l'IA ; à préciser les cas d'usages de l'IA prioritaires et pertinents pour votre TPE/PME ; à maximiser votre retour sur investissement et à piloter l'IA sur le long terme à l'aide d'indicateurs de performance adéquats.

Le programme inclut aussi les dimensions essentielles de la conformité (RGPD, AI Act), de la sécurité et de la maîtrise des risques pour construire une trajectoire IA durable.

Le format intra-entreprise favorise le partage de connaissances au sein des équipes et l'application des concepts vus en formation aux particularités de votre entreprise.

Durée

5 jours

Modalités

En présentiel (intra-entreprise uniquement)

Au maximum 6 participants

Parcours stratégique TPE/PME Opco Atlas

Minimum 3 participants

Programme en intra-entreprise

Prix

7000€ HT (8400€ TTC) (total)

Prochaines sessions

Programme de la formation

  • Introduction générale à l'intelligence artificielle et aux outils IA mobilisables en entreprise.
  • Évaluer le niveau de maturité IA d'une entreprise sur un ensemble de dimensions : ressources humaines, processus, technologies et outils, conformité légale.
  • Cartographier les compétences et ressources humaines de l'organisation et intégrer l'adoption de l'IA dans la gestion des emplois et des parcours professionnels (GEPP)
  • Mise en lumière du rôle particulier de la donnée en tant qu'actif stratégique de l'entreprise.
  • Préparer l'adoption de l'IA : établir une feuille de route stratégique et définir un objectif commun pour l'adoption de l'IA en entreprise.
  • Prioriser les cas d'usage selon une matrice simplicité/impact
  • Mise en pratique : introduction à l'ingénierie de prompt et l'ingénierie de contexte pour l'IA générative et agentique, établir un diagnostic IA en tenant compte de critères multiples techniques et organisationnels.
  • Comprendre le rôle des outils et du prompting avancé pour automatiser des tâches complexes à la volée à l'aide des agents IA.
  • Caractériser la relation entre agents IA et automatisation : différencier les cas d'usage pertinents pour l'IA de ceux qui peuvent être adressés par des solutions numériques ou organisationnelles classiques dans une optique de frugalité.
  • Découverte du principe de fonctionnement des plateformes no-code pour l'automatisation de processus d'affaires (business process).
  • Modéliser un processus selon l'approche BPR (réingénierie des processus d'affaires), identifier les perspectives d'améliorations avec l'IA.
  • Mise en pratique : familiarisation avec les fonctionnalités agentiques d'une plateforme IA grand public ; automatisation d'un processus simple à l'aide d'une plateforme no-code et IA, afin de saisir les opportunités stratégiques offertes par l'intelligence artificielle agentique.
  • Cartographier les actifs stratégiques technologiques pour l'IA : outils numériques, sources de données.
  • Évaluer la compatibilité d'un système d'information avec l'IA et la pertinence d'un outil numérique au regard des possibilités offertes par l'IA : accès aux données, API, fonctionnalités IA, connexion au SI de l'entreprise.
  • Standardiser l'interconnexion de l'IA avec les systèmes d'information et étendre les capacités de l'IA : plugins, protocole MCP.
  • Sécurité : risques spécifiques à l'IA générative et agentique - tiercé létal des agents, injection de prompt.
  • Mise en pratique : démonstration de l'architecture RAG à l'aide d'une plateforme IA grand public,
  • Comprendre l'IA dans un contexte économique global et local : notions de destruction créatrice, paradoxe de la productivité, so-so automation, d'externalités positives et négatives.
  • Objectiver l'impact de l'IA avec des métriques quantitatives et des indicateurs qualitatifs, définir une "north star metric".
  • Mesurer le coût global des outils IA et des projets IA pour quantifier le retour sur investissement.
  • Découverte de techniques pour minimiser le coût de l'IA et améliorer la qualité des résultats : génération d'outils déterministes et de script, choix du modèle approprié, humain dans la boucle, structurer une base de connaissance agentique...
  • Sensibilisation aux enjeux éthiques et environnementaux : biais, rôle de l'open source, "travailleurs du clic", consommation d'énergie, IA frugale.
  • Mise en pratique : évaluer et comparer le coût et l'impact environnemental de différentes configurations et approches possibles lors de l'optimisation d'un processus à l'aide de l'IA.
  • Sensibilisation aux enjeux réglementaires : RGPD, AI Act, propriété intellectuelle, droit des contrats, fuites de données.
  • Établir une charte d'utilisation de l'IA.
  • Comprendre et maîtriser les risques liés a l'IA : bulle de l'IA, problématique du Shadow IA, indisponibilités de service, variation des coûts de l'IA et incidents de sécurité informatique.
  • Limiter la dépendance à l'intelligence artificielle sur les processus critiques de l'entreprise.
  • Ouverture : mener une veille stratégique et technologique sur le long terme et maintenir ses compétences en IA.
  • Mise en pratique : créer un tableau de bord de veille IA pour le suivi des évolutions de l'écosystème et le suivi interne à l'entreprise.

Le fil conducteur de la formation est la création d'un plan d'adoption IA réaliste pour votre entreprise, basé sur vos processus, vos contraintes et vos priorités.

Chaque séquence alterne cadrage méthodologique, exemples concrets et ateliers d'application pour permettre un passage rapide à l'action.

Mise en pratique en contexte réel d'entreprise

Les notions vues en formation sont directement mobilisées sur des situations réelles au sein de l'entreprise du participant : diagnostic initial, priorisation des cas d'usage, choix technologiques, évaluation du ROI, cadrage des risques, pilotage...

La formation vise à rendre les participants autonomes pour piloter une adoption IA pragmatique et rentable dans leur TPE/PME.

  • Diagnostiquer le niveau de maturité IA d'une organisation selon différentes dimensions pour préparer l'adoption de l'IA par les équipes.
  • Mobiliser les nouvelles capacités d'automatisation offertes par les agents d'intelligence artificielle et les plateformes no-code.
  • Planifier l'intégration de l'intelligence artificielle à un système d'information d'entreprise et aux sources de données.
  • Analyser l'impact de l'adoption de l'IA sur l'entreprise d'un point de vue économique et financier, afin de maximiser le retour sur investissement.
  • Cadrer les usages de l'intelligence artificielle afin de limiter les facteurs de risque associés à cette technologie.
Modalités d'évaluation détaillées pour l'atteinte des objectifs de nos formations
  • Être en mesure d'utiliser des outils bureautiques pour réaliser des tâches administratives : tableurs, traitement de texte, partage de fichiers sur le cloud.
  • Maîtriser les bases des LLM (IA générative) : prompting, activer la recherche sur Internet.
  • Avoir une expérience en entreprise d'au moins 3 mois (incluant alternance, stages, freelancing) afin de pouvoir raisonner sur des cas d'usage en contexte professionnel.
  • Avoir une maîtrise suffisante de l'anglais pour lire des documentations techniques.
  • Disposer d'un compte sur une plateforme IA grand public : Mistral Studio, Claude, ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot ou tout outil équivalent, y compris des plateformes locales.
  • Être employé ou dirigeant d'une TPE/PME de moins de 50 salariés.
  • Disposer d'un ordinateur personnel.

Votre formateur - Eric Burel

Eric Burel est ingénieur en informatique et mathématiques appliquées diplômé de l'ENSIMAG. Il est le co-fondateur de LBKE et a contribué à la création de plusieurs startups technologiques.

Eric est actif dans le domaine de l'intelligence artificielle générative en tant qu'ambassadeur IA et membre de la communauté LangChain.

En savoir plus sur Eric Burel

Photo d'Eric Burel

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FAQ

  • Comment financer cette formation ?

    Cette formation est conçue pour s'intégrer au dispositif Parcours Stratégique - TPE/PME de l'Opco Atlas, pour les bureaux d'études techniques, ingénieurs et conseils de moins de 50 salariés. Si vous n'êtes pas rattaché à l'Opco Atlas, vous pouvez néanmoins nous contacter pour échanger concernant votre projet d'adoption de l'IA en PME.

  • Cette formation est-elle réservée aux experts IA ?

    Non. Elle est conçue pour des profils opérationnels (direction, management, fonctions métier) et métiers. Le contenu est adapté au niveau des participants.

  • Pourquoi une durée de 5 jours ?

    Cette durée permet de couvrir l'ensemble des concepts stratégiques et techniques associés à l'adoption de l'IA en TPE/PME : diagnostic, technologies, ROI et pilotage long terme, avec de vraies mises en pratique. Il s'agit de la durée minimale pour l'éligibilité au Parcours Statégique Atlas.

  • Le programme peut-il être adapté à notre contexte ?

    Oui. Le format intra-entreprise permet d'ajuster les exemples, les ateliers et les priorités selon votre secteur, vos outils et vos contraintes de conformité. La formation doit durer entre 5 et 10 jours (minimum 35 heures par participant) et doit concerner 3 participants minimum en intra-entreprise.

  • S'agit-il de créer une solution IA sur-mesure ?

    Non, le parcours stratégique Atlas finance la formation uniquement, pour vous donner les compétences pour piloter le processus d'adoption de l'IA dans votre entreprise. Pour le développement de solutions IA, nous pouvons envisager d'autres mécanismes de financement, comme le Crédit Impôt Innovation.

Ressources complémentaires

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