Formation IA · TPE & PME
AXION Développement

L'IA en entreprise :
comprendre, cadrer, déployer

2h30 pour maîtriser l'IA générative, sécuriser vos données, et identifier où l'automatisation peut transformer votre entreprise.

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des entreprises françaises utilisent l'IA. Les 10% qui l'ont adoptée concentrent 50% du CA
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des salariés utilisent l'IA au travail, souvent sans que l'entreprise ne le sache
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récupérées par mois pour un collaborateur qui gagne 1h/jour sur des tâches répétitives
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Programme

Ce que vous allez
apprendre aujourd'hui

2h30. 7 modules. Des exercices pratiques sur vos propres cas d'usage.

Module 1 · 15 min
L'IA, d'où ça vient ?
70 ans d'histoire, deux hivers, et pourquoi 2022 a tout changé.
Module 2 · 20 min
Ce qu'est vraiment l'IA générative
LLM, tokens, hallucinations, fenêtre de contexte : ce que ça veut dire concrètement.
Module 3 · 20 min
Maîtrise des données
Ce qui peut entrer dans un prompt, ce qui ne le peut pas, et pourquoi le RGPD s'applique.
Module 4 · 20 min
Structurer les usages
Politique IA interne, gouvernance, Shadow IA : cadrer pour avancer sans risque.
Module 5 · 25 min
Prompting et prise en main
La formule d'un prompt efficace, avec exercice pratique sur un cas réel.
Module 6 · 20 min
Automatisation
Ce que "automatiser" veut vraiment dire, le ROI réel, et les outils qui font le lien.
Module 7 · 10 min
Pièges et limites
Les erreurs les plus courantes et ce qui fait vraiment la différence entre les entreprises qui réussissent.
Module 1

70 ans d'histoire
pour en arriver là

L'IA n'est pas née avec ChatGPT. Comprendre d'où elle vient, c'est comprendre pourquoi elle change tout maintenant.

1950
Premières théories : peut-on apprendre à une machine ?
1970s
1er hiver
Manque de puissance
1990s
2e hiver
Attentes déçues
2012
Deep learning : les GPU changent tout
2022 →
ChatGPT : 100M d'utilisateurs en 2 mois
Ce que ça signifie pour votre entreprise
10% des TPE/PME françaises utilisent l'IA aujourd'hui, et ces 10% concentrent 50% du CA total du secteur. Pendant ce temps, 43% de vos collaborateurs l'utilisent déjà sans cadre. La question n'est plus "est-ce qu'on s'y met ?" mais "comment on le fait correctement ?"
Module 2

Ce qu'est vraiment
l'IA générative

Qui fait quoi, comment ça fonctionne, et pourquoi vos collaborateurs l'utilisent déjà.

Anthropic
Claude
Sécurité, raisonnement, docs longs, usages entreprise
OpenAI
ChatGPT
Polyvalence, agents, large écosystème d'intégrations
Gemini
Gemini
Intégration Google Workspace, collaboration, productivité
Mistral
Mistral
Souveraineté européenne, conformité, déploiement flexible
Perplexity
Perplexity
Recherche web native, veille, sources vérifiées
Ce qu'est un LLM
Prédit le mot suivant à partir du contexte fourni
Rédige, résume, traduit, structure, génère des idées
S'améliore avec un prompt précis
Tokenise : découpe le texte en fragments avant de le traiter
Ce qu'il n'est pas
Pas une vérité absolue : il peut halluciner
Pas une conscience : il prédit, il n'opine pas
Pas autonome : le modèle seul n'agit pas
Pas infaillible sur les chiffres, dates, références légales
Module 3

Maîtrise des données
et conformité

Trois types de données. Trois niveaux de vigilance. À connaître avant de coller quoi que ce soit dans un prompt.

Données personnelles
Clients, salariés, CV, emails, données RH

→ Anonymiser, pseudonymiser, éviter les outils grand public
Données stratégiques
Prix, marges, roadmap, code source, R&D

→ Outil validé, accès restreint. Jamais dans un chat public
Données contractuelles
Contrats, devis, clauses sensibles

→ Versionner, tracer, limiter la conservation
Version gratuite
Usage personnel uniquement
Données potentiellement utilisées pour l'entraînement. Conformité RGPD difficile à garantir.
Version Pro / Team
Usage modéré en entreprise
Données souvent exclues de l'entraînement. Meilleurs contrôles. Risque modéré.
Business / Enterprise ✓
Niveau professionnel
Chiffrement, SSO, journaux d'audit. Données jamais utilisées pour entraîner le modèle. Conformité ISO/SOC/RGPD.
Module 4

Structurer les usages
en entreprise

Pas besoin d'une DSI. Besoin d'une politique claire et d'un référent.

1
Liste blanche d'outils autorisés
Définir quels outils IA les équipes peuvent utiliser, et lesquels sont interdits
2
Règles de tri des données
Quelles données ne doivent jamais entrer dans un prompt, affiché, visible, connu de tous
3
Gestion des accès
Qui peut utiliser quoi, avec quel niveau d'accès selon le rôle et la sensibilité
4
Traçabilité et audit
Comment tracer les usages, remonter les incidents, évoluer la politique
Le référent IA
Pas besoin d'une équipe dédiée. Une personne suffit pour centraliser les décisions.
Le dirigeant lui-même
Un manager opérationnel
Un prestataire externe
Paramétrage Claude recommandé
Désactiver l'utilisation des données pour l'entraînement
Définir les préférences globales (ton, niveau de détail)
Choisir le bon modèle : Haiku / Sonnet / Opus
Centraliser via Projets Claude (fichiers + instructions)
Module 5

La prise en main
de Claude

La formule d'un prompt efficace, et la différence entre un résultat générique et un livrable actionnable.

1
Contexte
Qui vous êtes, quel est le cadre, quelle entreprise, quel secteur
2
Objectif
Ce que vous voulez exactement : la tâche précise, pas vague
3
Contraintes
Longueur, ton, ce qu'il ne faut pas dire, le public cible
4
Format souhaité
Email, tableau, synthèse, liste à puces, paragraphe : précisez
✗ Vague
"Rédige un compte-rendu de réunion."
→ Résultat générique, inutilisable. Vous repartez de zéro.
✓ Précis
"Je dirige une PME de 30 personnes dans le BTP. Voici les notes de notre réunion de direction de ce matin : [notes]. Rédige un compte-rendu structuré (décisions, actions, responsables, délais) en moins d'une page, ton professionnel."
→ Compte-rendu prêt à distribuer. 2 minutes.
Règle d'or
Si la réponse est partiellement bonne → itérez dans la même conversation.
Si le cadre était mauvais dès le départ → repartez de zéro avec un meilleur prompt.
Module 6

Automatisation :
le potentiel et la réalité

Les gains sont réels. Les déploiements en solo, eux, échouent dans la plupart des cas.

Ce qu'automatiser implique vraiment
Cartographier le process
Toutes les étapes, les exceptions, les cas particuliers, souvent plus complexes qu'ils n'y paraissent
Connecter les outils
Make, n8n, Zapier : configuration précise pour que les données circulent correctement
Concevoir les flux de données
Qui envoie quoi à qui, dans quel format, avec quels fallbacks en cas d'erreur
Intégrer l'IA au bon endroit
Où Claude intervient, avec quelles instructions, comment encadrer ses réponses
Tester, corriger, maintenir
Une automatisation "qui fonctionne en démo" n'est pas robuste en production
Pourquoi ça échoue en solo
"La plupart des entreprises qui tentent de déployer seules abandonnent après quelques semaines. Non par manque de volonté, mais parce que le temps nécessaire dépasse largement le temps que l'automatisation était censée faire gagner."
Compétences requises simultanément :
LLMs & prompting
85%
APIs & webhooks
78%
Logique de workflow
70%
Connaissance métier
90%
0
récupérées par mois pour 1h gagnée par jour, soit plus d'une demi-semaine
0
Une automatisation mal conçue génère des erreurs silencieuses et du travail correctif
0
plus vite à déployer avec un professionnel qui connaît déjà l'environnement
Module 7

Pièges, limites et
ce qui fait la différence

Les erreurs coûteuses sont prévisibles. En voici les plus courantes.

✗
Version gratuite pour des données sensibles
Données potentiellement utilisées pour l'entraînement, risque RGPD réel
✗
Prompts trop vagues
Résultats trop génériques → perte de temps → abandon de l'outil
✗
Ne pas vérifier les chiffres produits par l'IA
L'IA hallucine sur les données précises : chiffres, dates, références légales
✗
Automatiser un process défaillant
L'IA reproduit la défaillance à grande échelle, sans que personne ne s'en rende compte immédiatement
✗
Oublier de former les équipes
Adoption nulle ou usages non maîtrisés → Shadow IA → données exposées
Ce qui fait la différence
→
Identifier les bons cas d'usage avant de déployer quoi que ce soit
→
Choisir les bons partenaires pour implémenter, pas l'outil le plus populaire
→
Structurer un déploiement progressif et contrôlé, pas tout en même temps
→
Mesurer le ROI réel dès les premières semaines pour ajuster
→
Maintenir dans le temps : les outils évoluent, les process aussi
Les entreprises qui tirent le plus de valeur de l'IA ne sont pas celles qui ont les équipes techniques les plus solides. Ce sont celles qui ont su choisir les bons partenaires et structurer leur déploiement.
AXION

Vous avez vu ce que l'IA peut faire.
On s'occupe du reste.

Cartographie de vos process, déploiement des workflows IA, intégration à vos outils existants, formation des équipes : un accompagnement de bout en bout.

1
Cartographie des cas d'usage prioritaires
2
Conception & déploiement des workflows
3
Formation des équipes & suivi dans la durée