Catalogue de Formations Dotika AI - AI Training Catalog

Description (FR):

Décrivez ce que vous voulez créer, l'IA génère le code, vous gardez le contrôle. Deux jours intensifs en petit groupe pour concevoir, construire et déployer une vraie application en production — sans prérequis technique. Inclut 1 an d'accès au Vibe Coding Club.

Description (EN):

Describe what you want to build, AI generates the code, you stay in control. Two intensive days in a small group to design, build and ship a real application to production — no technical background required. Includes 1 year of Vibe Coding Club access.

Description (FR):

1,5 jour en trois temps. D'abord une demi-journée pour comprendre enfin ce qu'est l'IA — histoire, concepts clés, ce qu'elle sait faire et ce qu'elle ne sait pas faire. Puis place à l'action : chaque participant monte une startup fictive avec les meilleurs outils no-code, la pitche en 3 minutes, puis automatise ses premiers processus avec n8n. Vous repartez avec une landing page, un chatbot et un workflow d'automatisation fonctionnels.

Description (EN):

A day and a half in three parts. First, half a day to finally understand what AI is — its history, the key concepts, what it can and cannot do. Then it's hands-on: each participant builds a fictional startup with the best no-code tools, pitches it in 3 minutes, then automates their first processes with n8n. You leave with a working landing page, chatbot and automation workflow.

Description (FR):

Copilot est déjà dans votre licence Microsoft 365 — encore faut-il en tirer quelque chose. Une journée sur vos cas réels : rédiger et synthétiser dans Word et Outlook, analyser vos fichiers dans Excel, exploiter les réunions Teams, puis passer aux automatisations et à votre premier agent Copilot Studio. Chaque participant repart avec sa bibliothèque de prompts et un agent fonctionnel.

Description (EN):

Copilot is already in your Microsoft 365 licence — the point is getting real value out of it. One day on your actual work: drafting and summarising in Word and Outlook, analysing your files in Excel, mining Teams meetings, then moving on to automations and your first Copilot Studio agent. Every participant leaves with a prompt library and a working agent.

Description (FR):

Une journée pour passer du chat quotidien au travail agentique avec la suite Anthropic — celle que nous utilisons tous les jours. Le matin : projets, styles et skills pour structurer Claude autour de vos métiers. L'après-midi : connecter vos outils via MCP, déléguer des livrables à Cowork, puis passer à Claude Code. Chaque participant repart avec ses projets configurés, un skill maison et une première tâche déléguée de bout en bout.

Description (EN):

One day to go from everyday chat to agentic work with the Anthropic suite — the one we use every single day. Morning: projects, styles and skills to structure Claude around your business. Afternoon: connect your tools through MCP, hand deliverables to Cowork, then move on to Claude Code. Every participant leaves with configured projects, a custom skill and a first task delegated end to end.

Description (FR):

Vos données ne peuvent pas quitter l'Europe ? Mistral est la réponse crédible. Une journée pour maîtriser Le Chat au quotidien — rédaction, analyse de documents, agents connectés à vos outils — puis mesurer ce que déployer un modèle open-weight implique vraiment : hébergement, coûts, limites. Chaque participant repart avec ses agents opérationnels et une grille de décision souveraineté adaptée à son contexte.

Description (EN):

Your data can't leave Europe? Mistral is the credible answer. One day to master Le Chat for daily work — writing, document analysis, agents connected to your tools — then measure what deploying an open-weight model really takes: hosting, costs, limitations. Every participant leaves with working agents and a sovereignty decision grid tailored to their context.

Description (FR):

L'IA agentique est l'étape d'après le chatbot : des agents qui travaillent pour vous en autonomie. En 1,5 jour, vous passez de spectateur à opérateur : vous comprenez l'IA agentique, déployez un environnement OpenClaw sécurisé, menez un projet guidé, puis construisez votre propre agent avec skills personnalisés, serveurs MCP et tâches planifiées. Chaque participant repart avec un agent de veille autonome qui produit sa newsletter — et le pitche devant le groupe.

Description (EN):

Agentic AI is the step after the chatbot: agents working for you autonomously. In 1.5 days you go from spectator to operator: you understand agentic AI, deploy a secured OpenClaw environment, run a guided project, then build your own agent with custom skills, MCP servers and scheduled tasks. Every participant leaves with an autonomous monitoring agent that produces their newsletter — and pitches it to the group.

Description (FR):

Interdictions applicables depuis février 2025, obligations GPAI depuis août 2025, haut risque reporté à décembre 2027 (annexe III) et août 2028 (annexe I) par le Digital Omnibus de juin 2026 : le calendrier de l'AI Act bouge, pas vos obligations de fond. En une journée, vous apprenez à classer chaque système IA dans la pyramide de risques et à identifier vos obligations réelles — fournisseur ou déployeur. Chaque participant repart avec le registre de ses systèmes classés et un plan de mise en conformité priorisé par échéance.

Description (EN):

Prohibitions have applied since February 2025, GPAI obligations since August 2025, and the June 2026 Digital Omnibus has deferred high-risk requirements to December 2027 (Annex III) and August 2028 (Annex I): the AI Act timeline has shifted, but your core obligations have not gone away. In one day, you learn to place every AI system in the risk pyramid and pin down your actual obligations — as provider or deployer. Each participant leaves with a register of their classified systems and a compliance plan prioritised by deadline.

Description (FR):

Votre marque a un positionnement, un ton, des assets, des données — et l'IA générique les ignore. Cet atelier vous montre comment les assembler en une mémoire de marque vivante, exploitable par l'IA, puis la mettre au travail sur toute la chaîne : recherche, création, data, activation. Démontré en live sur un cas réel — vous repartez avec la méthode et la structure de votre propre mémoire de marque.

Description (EN):

Your brand has a positioning, a tone of voice, assets, data — and generic AI ignores all of it. This workshop shows you how to assemble them into a living brand memory AI can actually use, then put it to work across the whole chain: research, creation, data, activation. Demonstrated live on a real case — you leave with the method and the skeleton of your own brand memory.

Description (FR):

Trois jours pour passer de la curiosité à l'action, dans un secteur où l'IA transforme déjà sinistres, scoring, fraude et conformité. Vous manipulez les outils no-code, décortiquez les cas d'usage qui fonctionnent — et ceux qui échouent — puis cadrez gouvernance et conformité (AI Act, DORA). Chaque participant repart avec une feuille de route IA priorisée, prête à présenter en interne.

Description (EN):

Three days to move from curiosity to action, in a sector where AI is already reshaping claims, scoring, fraud and compliance. You get hands-on with no-code tools, dissect the use cases that work — and those that fail — then frame governance and compliance (AI Act, DORA). Each participant leaves with a prioritised AI roadmap, ready to present internally.

Description (FR):

Le no-code a ses limites ; Python les fait sauter. En deux jours, vous montez un environnement digne d'un data scientist (uv, git), vous manipulez de vrais jeux de données avec pandas, vous les visualisez, et vous entraînez votre premier modèle scikit-learn — avec l'IA comme copilote de code. Chaque participant repart avec un mini-projet d'analyse complet, versionné et reproductible.

Description (EN):

No-code has its limits; Python removes them. In two days you set up an environment worthy of a data scientist (uv, git), wrangle real datasets with pandas, visualize them, and train your first scikit-learn model — with AI as your coding copilot. Every participant leaves with a complete analysis mini-project, versioned and reproducible on any machine.

Description (FR):

Quatre jours pour ouvrir la boîte noire. Vous partez de la régression sur données réelles (Kaggle), construisez vos premiers réseaux de neurones en PyTorch sur MNIST, puis implémentez l'architecture GPT-2 ligne par ligne : attention, tokenisation, embeddings. Vous l'entraînez sur l'œuvre de Shakespeare, puis l'alignez par fine-tuning supervisé et DPO — les principes du RLHF expliqués en chemin. Chaque participant repart avec son propre GPT-2, codé, entraîné et aligné de ses mains.

Description (EN):

Four days to open the black box. You start with regression on real data (Kaggle), build your first neural networks in PyTorch on MNIST, then implement the GPT-2 architecture line by line: attention, tokenization, embeddings. You train it on Shakespeare's works, then align it with supervised fine-tuning and DPO — RLHF principles explained along the way. Every participant leaves with their own GPT-2 — coded, trained and aligned by hand.

Description (FR):

Trois jours pour passer des fondamentaux des LLMs à un assistant RAG branché sur vos propres documents. Vous construisez d'abord un chatbot, puis un pipeline RAG complet — base vectorielle, recherche hybride, évaluation — avant d'attaquer chunking avancé, reranking et RAG agentique. Chaque participant repart avec un système RAG fonctionnel : exactement celui que la formation MLOps industrialise ensuite.

Description (EN):

Three days to go from LLM fundamentals to a RAG assistant plugged into your own documents. You first build a chatbot, then a complete RAG pipeline — vector database, hybrid search, evaluation — before tackling advanced chunking, reranking and agentic RAG. Every participant leaves with a working RAG system: the very one our MLOps course then takes to production.

Description (FR):

Cinq jours pour maîtriser le cycle de vie ML complet, avec un fil rouge exigeant : le système RAG construit dans « Building with LLMs & RAG ». Cadrage et baseline, conteneurisation Docker avec GPU, serving FastAPI, tracking MLflow, déploiement Kubernetes en canari ou blue-green, détection de dérive, pipeline CI/CD. Chaque participant repart avec son système RAG déployé sur un cluster cloud, supervisé et versionné de bout en bout.

Description (EN):

Five days to master the full ML lifecycle, with a demanding running project: the RAG system built in "Building with LLMs & RAG". Scoping and baselines, Docker containerisation with GPU support, FastAPI serving, MLflow tracking, Kubernetes deployments in canary or blue-green mode, drift detection, CI/CD pipeline. Each participant leaves with their RAG system deployed on a cloud cluster, monitored and versioned end to end.

Description (FR):

Docker et conda n'empêchent pas vos environnements de dériver. En trois jours, vous éliminez le problème à la racine avec Nix : environnement de dev hermétique et rigoureusement reproductible, serveur NixOS déclaré comme du code versionné, secrets chiffrés, rollback atomique, CI. Fil rouge : un service d'inférence Llama 3.2 1B déployé bout en bout. Chaque participant repart avec, dans son repo Git, la description complète d'un système reproductible du dev à la prod.

Description (EN):

Docker and conda won't stop your environments from drifting. In three days you fix the problem at the root with Nix: hermetic, rigorously reproducible dev environments, a NixOS server declared as versioned code, encrypted secrets, atomic rollback, CI. Running thread: a Llama 3.2 1B inference service deployed end to end. Every participant leaves with the complete description of a reproducible system, dev to prod, in their Git repo.

Description (FR):

Deux jours, deux postures. Le premier, vous attaquez : un chatbot RAG volontairement vulnérable devient votre terrain de CTF — injections directes et indirectes, jailbreaks, exfiltration de la base vectorielle, détournement des outils d'un agent. Le second, vous durcissez ce même système : guardrails, cloisonnement des permissions, journalisation, tests de non-régression. Chaque participant repart avec le rapport de red teaming de son système et un plan de remédiation priorisé.

Description (EN):

Two days, two mindsets. On day one you attack: a deliberately vulnerable RAG chatbot becomes your CTF playground — direct and indirect prompt injection, jailbreaks, exfiltration from the vector store, hijacking an agent's tools. On day two you harden that same system: guardrails, permission scoping, logging, non-regression tests. Every participant leaves with a red teaming report on their own system and a prioritised remediation plan.

Description (FR):

Démystifier l'IA : l'essentiel pour démarrer

À la fin de ce parcours d'apprentissage, vous serez capable de : ‑ Expliquer l'évolution et les fondements de l'IA. ‑ Décrire comment les modèles sont construits et entraînés. ‑ Identifier les opportunités et limites de l'IA dans votre métier. ‑ Évaluer les impacts éthiques et sociétaux. ‑ Dialoguer avec des experts en utilisant un vocabulaire commun.

Description (EN):

Demystify AI: the essentials to get started

By the end of this learning path, you will be able to: ‑ Explain the evolution and foundations of AI. ‑ Describe how models are built and trained. ‑ Identify opportunities and limitations of AI in your profession. ‑ Assess ethical and societal impacts. ‑ Dialogue with experts using common vocabulary.

Description (FR):

CEO & IA : Coaching stratégique pour dirigeants

À la fin, vous serez capable de : ‑ Formuler une vision IA alignée avec l'ESG et le business. ‑ Prioriser un portefeuille de cas d'usage avec ROI mesurable. ‑ Arbitrer budgets et partenariats. ‑ Implémenter gouvernance IA et gestion des risques. ‑ Piloter la transformation culturelle au plus haut niveau.

Description (EN):

CEO & AI: Strategic Coaching for Leaders

By the end you will be able to: ‑ Formulate an AI vision aligned with ESG & business. ‑ Prioritize a portfolio of use cases with measurable ROI. ‑ Arbitrate budgets and partnerships. ‑ Implement AI governance & risk management. ‑ Drive cultural transformation at the highest level.

Description (FR):

Piloter l'IA, transformer votre organisation

À la fin, vous serez capable de : ‑ Comprendre les tendances technologiques et le marché. ‑ Définir une stratégie IA liée aux OKRs. ‑ Sécuriser budget et ressources. ‑ Implémenter KPIs et gouvernance. ‑ Mener le changement à grande échelle.

Description (EN):

Drive AI, transform your organization

By the end you will be able to: ‑ Understand technological trends and market. ‑ Define an AI strategy linked to OKRs. ‑ Secure budget & resources. ‑ Implement KPIs and governance. ‑ Lead large-scale change.

Description (FR):

Devenez l'architecte de la donnée : alignez gouvernance et valeur

À la fin, vous serez capable de : ‑ Établir une stratégie data-IA intégrée. ‑ Prioriser le backlog IA orienté sur la data-value. ‑ Superviser MLOps et data-ops. ‑ Piloter éthique, conformité et qualité.

Description (EN):

Become the data architect: align governance and value

By the end you will be able to: ‑ Establish an integrated data-AI strategy. ‑ Prioritize AI backlog oriented on data-value. ‑ Supervise MLOps & data-ops. ‑ Drive ethics, compliance and quality.

Description (FR):

Construisez le futur de l'IA : des modèles à la production

À la fin, vous serez capable de : ‑ Maîtriser les derniers frameworks MLOps & LLMOps. ‑ Déployer et monitorer des modèles en production. ‑ Optimiser coûts et performances. ‑ Contribuer à la gouvernance IA avec excellence technique.

Description (EN):

From model to product: performance, industrialization, impact

By the end you will be able to: - Create and fine-tune LLMs ‑ Choose the right algorithm for the problem. ‑ Optimize, test and explain models. ‑ Deploy with MLOps (CI/CD, monitoring). ‑ Reduce bias, drift, technical debt. ‑ Communicate results in business value.

Description (FR):

Tech & IA : développez vos compétences, accélérez vos projets

À la fin, vous serez capable de : ‑ Réduire drastiquement votre temps de développement - Améliorer la qualité de vos réalisations ‑ Concevoir des pipelines CI/CD pour les modèles. ‑ Monitorer performance et dérive. ‑ Optimiser coût et scalabilité. ‑ Collaborer avec data scientists et équipes métier.

Description (EN):

Tech & AI: develop your skills, accelerate your projects

By the end you will be able to: ‑ Drastically reduce your development time Improve the quality of your achievements ‑ Design CI/CD pipelines for models. ‑ Monitor performance & drift. ‑ Optimize cost & scalability. ‑ Collaborate with data scientists & business teams.

Description (FR):

Concevez des systèmes IA robustes et scalables

À la fin, vous serez capable de : ‑ Concevoir des architectures IA sécurisées. ‑ Choisir la bonne stack et le bon modèle. ‑ Implémenter observabilité et monitoring. ‑ Assurer conformité et gouvernance. ‑ Comprendre le vibecoding.

Description (EN):

Govern AI with mastery and confidence

By the end you will be able to: ‑ Design hybrid AI architecture (cloud/edge). ‑ Implement Data Mesh & Fabric. ‑ Ensure security, resilience & cost. ‑ Automate deployment (IaC). ‑ Guarantee model auditability. ‑ Understand vibecoding.

Description (FR):

Naviguez dans le cadre légal de l'IA

À la fin, vous serez capable de : ‑ Maîtriser l'AI Act et le RGPD. ‑ Évaluer risques et responsabilités. ‑ Négocier des contrats IA. ‑ Construire des politiques conformes.

Description (EN):

Master AI legal risks: compliance and trust

By the end you will be able to: ‑ Map regulatory risks & obligations. ‑ Conduct AI-IMPACT/DPIA. ‑ Draft internal AI policies. ‑ Dialogue with control authorities. ‑ Raise stakeholder awareness.

Description (FR):

Menez vos équipes à travers la transformation IA

À la fin, vous serez capable de : ‑ Identifier les opportunités IA dans vos processus. ‑ Structurer des projets IA avec agilité. ‑ Gérer les changements et résistances. ‑ Suivre performance et ROI.

Description (EN):

Manager in the AI era: master the fundamentals to effectively lead your team

By the end you will be able to: ‑ Understand AI impact on roles & processes. ‑ Adapt data-driven leadership styles. ‑ Lead AI projects in agile mode. ‑ Manage ethical risks & adoption. ‑ Measure created value.

Description (FR):

Identifiez et priorisez vos opportunités IA de manière structurée

À la fin de ce parcours d'apprentissage, vous serez capable de : ‑ Comprendre les fondamentaux de l'IA et démystifier la technologie. ‑ Identifier les opportunités IA à tous les niveaux organisationnels (ComEx, Managers, Experts). ‑ Prioriser les cas d'usage selon leur valeur et faisabilité. ‑ Présenter une roadmap IA consolidée au comité exécutif. ‑ Créer un alignement dans l'organisation sur les initiatives IA.

Description (EN):

Identify and prioritize your AI opportunities in a structured way

By the end of this learning path, you will be able to: ‑ Understand AI fundamentals and demystify the technology. ‑ Identify AI opportunities at all organizational levels (ComEx, Managers, Experts). ‑ Prioritize use cases based on value and feasibility. ‑ Present a consolidated AI roadmap to the executive committee. ‑ Create alignment across the organization on AI initiatives.

Description (FR):

Transformez votre marketing avec des stratégies basées sur l'IA

À la fin de ce parcours d'apprentissage, vous serez capable de : ‑ Comprendre les fondamentaux de l'IA et leur application au marketing. ‑ Créer des campagnes marketing personnalisées avec des outils IA. ‑ Identifier et prioriser les opportunités IA dans vos processus marketing. ‑ Implémenter des stratégies de création de contenu et d'engagement client pilotées par l'IA. ‑ Mesurer et optimiser le ROI marketing avec l'analyse prédictive.

Description (EN):

Transform your marketing with AI-powered strategies

By the end of this learning path, you will be able to: ‑ Understand AI fundamentals and their application in marketing. ‑ Create personalized marketing campaigns using AI tools. ‑ Identify and prioritize AI opportunities in your marketing processes. ‑ Implement AI-driven content creation and customer engagement strategies. ‑ Measure and optimize marketing ROI with predictive analytics.

Description (FR):

Boostez productivité et efficacité avec l'automatisation IA

À la fin de ce parcours d'apprentissage, vous serez capable de : ‑ Comprendre comment l'IA peut optimiser les flux de travail et les processus. ‑ Construire des solutions IA no-code pour les tâches métier courantes. ‑ Identifier les opportunités d'efficacité dans votre organisation. ‑ Implémenter des outils IA pour l'automatisation des tâches et l'aide à la décision. ‑ Mesurer les gains de productivité et optimiser la performance des équipes.

Description (EN):

Boost productivity and efficiency with AI automation

By the end of this learning path, you will be able to: ‑ Understand how AI can streamline workflows and processes. ‑ Build no-code AI solutions for common business tasks. ‑ Identify efficiency opportunities across your organization. ‑ Implement AI tools for task automation and decision support. ‑ Measure productivity gains and optimize team performance.

Description (FR):

Stratégie IA sur mesure pour votre organisation

Dotika.Advisory propose un conseil stratégique personnalisé pour vous aider à : - Définir une stratégie IA complète alignée avec votre vision d'entreprise - Identifier et prioriser les opportunités IA spécifiques à votre industrie - Construire une roadmap pratique avec des jalons clairs et un ROI défini - Naviguer les défis réglementaires et éthiques - Transformer votre organisation en entreprise pilotée par l'IA

Description (EN):

Custom AI Strategy for Your Organization

Dotika.Advisory offers personalized strategic consulting to help you: - Define a comprehensive AI strategy aligned with your business vision - Identify and prioritize AI opportunities specific to your industry - Build a practical roadmap with clear milestones and ROI - Navigate regulatory and ethical challenges - Transform your organization into an AI-driven enterprise

Objectifs (FR):

L'IA en pratique pour tous : L'essentiel pour comprendre et agir

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Expliquer les fondamentaux de l'IA (définition, histoire, concepts clés). - Différencier IA, Machine Learning et Deep Learning, et comprendre les termes clés (modèles, données d'entraînement, etc.). - Identifier des cas d'usage concrets de l'IA dans différents secteurs (marketing, santé, finance, etc.). - Comprendre les enjeux éthiques, réglementaires et organisationnels de l'IA.

Objectives (EN):

AI in Practice for Everyone: The Essentials to Understand and Act

By the end of this training, you will be able to: - Explain AI fundamentals (definition, history, key concepts). - Differentiate AI, Machine Learning and Deep Learning, and understand key terms (models, training data, etc.). - Identify concrete AI use cases in various sectors (marketing, health, finance, etc.). - Understand the ethical, regulatory and organizational challenges of AI.

Objectifs (FR):

IA No Code : Créez votre premier prototype en 4 heures

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Identifier les principales plateformes No Code pour prototyper des applications IA. - Créer un mini-projet IA (ex. création de page web) sans aucune ligne de code. - Analyser les avantages et les limites de l'approche No Code dans un contexte professionnel. - Préparer les prochaines étapes en comprenant quand et comment passer au low code ou à des approches plus techniques

Objectives (EN):

No Code AI: Create Your First Prototype in 4 Hours

By the end of this training, you will be able to: - Identify the main No Code platforms for prototyping AI applications. - Create a mini AI project (e.g. web page creation) without any line of code. - Analyze the advantages and limitations of the No Code approach in a professional context. - Prepare the next steps by understanding when and how to switch to low code or more technical approaches

Objectifs (FR):

Identifier et prioriser des opportunités IA dans votre organisation

- Identifier efficacement les processus internes pouvant être optimisés par l'IA. - Évaluer et prioriser les opportunités IA selon leur faisabilité et leur ROI potentiel. - Développer un premier portefeuille d'initiatives IA pertinentes.

Objectives (EN):

Identify and Prioritize AI Opportunities in Your Organization

- Effectively identify internal processes that can be optimized by AI. - Evaluate and prioritize AI opportunities according to their feasibility and potential ROI. - Develop a first portfolio of relevant AI initiatives.

Objectifs (FR):

Créez et adaptez votre LLM : De la théorie au déploiement

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones et des Transformers. - Implémenter un modèle de langage (LLM) en Python from scratch. - Effectuer du fine-tuning (adapter le modèle à votre cas d'usage). - Optimiser et évaluer les performances d'un LLM en conditions réelles.

Objectives (EN):

Create and Adapt Your LLM: From Theory to Deployment

By the end of this training, you will be able to: - Understand how neural networks and Transformers work. - Implement a language model (LLM) in Python from scratch. - Perform fine-tuning (adapting the model to your use case). - Optimize and evaluate the performance of an LLM in real conditions.

Objectifs (FR):

L'IA pour le développement : Et si on vibe code ?

À la fin de cette formation, les participants sauront : - Maîtriser le vibecoding et intégrer l'IA dans leur workflow de développement quotidien - Concevoir des prompts techniques avancés et optimiser l'utilisation du contexte - Développer des applications complètes (frontend + backend) avec Claude Code - Implémenter une CI/CD adaptée au développement assisté par IA - Adapter les solutions d'IA générative aux contraintes et besoins spécifiques de leur entreprise

Objectives (EN):

AI for Development: What if We Vibe Code?

By the end of this training, participants will know how to: - Master vibecoding and integrate AI into their daily development workflow - Design advanced technical prompts and optimize context usage - Develop complete applications (frontend + backend) with Claude Code - Implement CI/CD adapted to AI-assisted development - Adapt generative AI solutions to the specific constraints and needs of their company

Objectifs (FR):

L'IA pour les tests

À la fin de cette formation, les participants sauront : - Maîtriser le vibecoding piloté par les tests : intégrer l'IA dans leur workflow de développement piloté par les tests (TDD). - Concevoir des prompts orientés qualité : générer automatiquement des tests unitaires, d'intégration et de bout en bout via l'IA. - Développer des applications complètes (frontend + backend) testées en collaboration avec Claude Code et autres assistants IA. - Implémenter une CI/CD test-first adaptée au développement assisté par IA, garantissant robustesse et automatisation des validations. - Adapter les solutions d'IA générative aux contraintes de fiabilité et de conformité spécifiques à leur entreprise (sécurité, couverture de tests, dette technique).

Objectives (EN):

AI for Testing

By the end of this training, participants will know how to: - Master test-driven vibecoding: integrate AI into their test-driven development workflow (TDD). - Design quality-oriented prompts: automatically generate unit, integration and end-to-end tests via AI. - Develop complete applications (frontend + backend) tested in collaboration with Claude Code and other AI assistants. - Implement a test-first CI/CD adapted to AI-assisted development, ensuring robustness and automation of validations. - Adapt generative AI solutions to the reliability and compliance constraints specific to their company (security, test coverage, technical debt).

Objectifs (FR):

Industrialisez vos projets d'IA

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Implémenter les meilleures pratiques pour déployer des modèles ML à grande échelle. - Automatiser les workflows (CI/CD, MLOps, monitoring). - Assurer le suivi et la maintenance (surveillance de la dérive, réentraînement, rollback). - Gérer l'évolution et le versioning des modèles en production.

Objectives (EN):

Industrialize Your AI Projects

By the end of this training, you will be able to: - Implement best practices for deploying ML models at scale. - Automate workflows (CI/CD, MLOps, monitoring). - Ensure monitoring and maintenance (drift surveillance, retraining, rollback). - Manage evolution and versioning of models in production.

Objectifs (FR):

La veille à l'heure de l'IA

À la fin, vous serez capable de : ‑ Construire un radar technologique IA. ‑ Classifier & résumer l'information. ‑ Détecter les signaux faibles. ‑ Présenter via des tableaux de bord. ‑ Assurer la fiabilité des sources

Objectives (EN):

Technology Watch in the Age of AI

By the end you will be able to: ‑ Build AI tech radar. ‑ Classify & summarize information. ‑ Detect weak signals. ‑ Present via dashboards. ‑ Ensure source reliability

Objectifs (FR):

Définir et mettre en œuvre votre stratégie IA

À la fin, vous serez capable de : ‑ Articuler vision, mission, objectifs IA. ‑ Prioriser compétences & technologie. ‑ Structurer la gouvernance. ‑ Établir le portefeuille de projets. ‑ Orchestrer l'exécution & le changement.

Objectives (EN):

Define and Implement Your AI Strategy

By the end you will be able to: ‑ Articulate AI vision, mission, objectives. ‑ Prioritize skills & technology. ‑ Structure governance. ‑ Establish project portfolio. ‑ Orchestrate execution & change.

Objectifs (FR):

Python pour le Deep Learning

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Maîtriser les bases de Python pour la data - Manipuler, filtrer et transformer des datasets avec pandas - Visualiser des données avec matplotlib et seaborn - Préparer des données pour l'analyse et le machine learning - Entraîner et évaluer un modèle simple avec scikit-learn - Automatiser des analyses et structurer votre code proprement - Travailler efficacement dans un environnement Jupyter Notebook - Réaliser un mini prototype d'analyse de données ou de modèle ML

Objectives (EN):

Python for Deep Learning

By the end of this training, you will be able to: - Master the basics of Python for data - Manipulate, filter and transform datasets with pandas - Visualize data with matplotlib and seaborn - Prepare data for analysis and machine learning - Train and evaluate a simple model with scikit-learn - Automate analyses and structure your code cleanly - Work efficiently in a Jupyter Notebook environment - Perform a mini data analysis or ML model prototype

Objectifs (FR):

Structurer et gouverner vos données à grande échelle : Ontologies, Data Mesh & Data Fabric

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Comprendre les nouveaux paradigmes de gouvernance et d'architecture des données (ontologie, data mesh, data fabric). - Évaluer les avantages et limites de chaque approche pour votre contexte métier. - Concevoir une stratégie pour déployer ces solutions à grande échelle. - Gérer l'évolution des flux et modèles de données de manière agile et durable.

Objectives (EN):

Structure and Govern Your Data at Scale: Ontologies, Data Mesh & Data Fabric

By the end of this training, you will be able to: - Understand new paradigms for data governance and architecture (ontology, data mesh, data fabric). - Evaluate the advantages and limitations of each approach for your business context. - Design a strategy to deploy these solutions at scale. - Manage the evolution of data flows and models in an agile and sustainable way.

Objectifs (FR):

Trouver la solution idéale : Cartographie des problèmes et solutions

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Cartographier les principales familles de problèmes (classification, régression, NLP, vision, etc.). - Associer le bon type de modèle ou d'outil selon les besoins métiers et contraintes techniques. - Évaluer la faisabilité (données disponibles, budget, compétences requises). - Comparer et prioriser différentes solutions IA pour maximiser l'impact.

Objectives (EN):

Find the Ideal Solution: Mapping Problems and Solutions

By the end of this training, you will be able to: - Map the main families of problems (classification, regression, NLP, vision, etc.). - Associate the right type of model or tool based on business needs and technical constraints. - Evaluate feasibility (available data, budget, required skills). - Compare and prioritize different AI solutions to maximize impact.

Objectifs (FR):

Piloter la conformité de l'IA

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Identifier les principales lois et réglementations (RGPD, AI Act, normes sectorielles) concernant l'IA. - Évaluer l'impact de ces normes sur la collecte et le traitement des données (privacy, consentement, etc.). - Anticiper et maîtriser les risques juridiques, éthiques et réputationnels. - Mettre en place une stratégie de conformité continue (processus, outils, gouvernance).

Objectives (EN):

Managing AI Compliance

By the end of this training, you will be able to: - Identify the main laws and regulations (GDPR, AI Act, industry standards) concerning AI. - Evaluate the impact of these standards on data collection and processing (privacy, consent, etc.). - Anticipate and control legal, ethical and reputational risks. - Implement a continuous compliance strategy (processes, tools, governance).

Objectifs (FR):

Adapter votre style de management à l'ère de l'IA

À la fin, vous serez capable de : ‑ Comprendre l'impact de l'IA sur les rôles. ‑ Adopter un leadership basé sur les données. ‑ Faciliter la collaboration humain-IA. ‑ Gérer les résistances. ‑ Établir transparence & éthique.

Objectives (EN):

Adapt Your Management Style to the AI Era

By the end you will be able to: ‑ Understand AI impact on roles. ‑ Adopt data-driven leadership. ‑ Facilitate human-AI collaboration. ‑ Manage resistance. ‑ Establish transparency & ethics.

Objectifs (FR):

Piloter efficacement la transformation liée à l'IA

À la fin, vous serez capable de : ‑ Structurer un programme transversal. ‑ Implémenter un PMO agile. ‑ Définir des OKRs IA. ‑ Gérer risques & dépendances. ‑ Communiquer les progrès.

Objectives (EN):

Effectively Lead AI-Related Transformation

By the end you will be able to: ‑ Structure cross-functional program. ‑ Implement agile PMO. ‑ Define AI OKRs. ‑ Manage risks & dependencies. ‑ Communicate progress.

Objectifs (FR):

Piloter efficacement votre projet IA

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Cadrer efficacement votre projet IA (objectifs, périmètre, ressources). - Structurer et animer l'équipe autour d'un projet IA. - Gérer le change management (communication, adhésion, formation). - Éviter les pièges courants et mesurer le succès par des KPIs appropriés.

Objectives (EN):

Effectively Lead Your AI Project

By the end of this training, you will be able to: - Effectively frame your AI project (objectives, scope, resources). - Structure and animate the team around an AI project. - Manage change management (communication, buy-in, training). - Avoid common pitfalls and measure success through appropriate KPIs.

Objectifs (FR):

Sécurité et IA

À la fin, vous serez capable de : ‑ Identifier les menaces spécifiques à l'IA. ‑ Implémenter guardrails & watermarking. ‑ Assurer la conformité ISO/NIS2. ‑ Protéger les données sensibles. ‑ Former les équipes & SOC.

Objectives (EN):

Security and AI

By the end you will be able to: ‑ Identify AI-specific threats. ‑ Implement guardrails & watermarking. ‑ Ensure ISO/NIS2 compliance. ‑ Protect sensitive data. ‑ Train teams & SOC.

Objectifs (FR):

Synthèse exécutive : présentation des cas d'usage IA

Consolider et présenter toutes les opportunités IA identifiées dans l'organisation au comité exécutif. - Synthétiser les insights des ateliers ComEx, Managers et Experts - Présenter les cas d'usage priorisés avec évaluation d'impact business - Définir la roadmap de mise en œuvre et les besoins en ressources - Établir la gouvernance et les métriques de succès

Objectives (EN):

Executive synthesis: AI use cases presentation

Consolidate and present all identified AI opportunities from the organization to the executive committee.

Objectifs (FR):

Identifier et prioriser les opportunités IA - Niveau Exécutif

- Identifier les opportunités IA stratégiques alignées avec les objectifs business. - Évaluer les initiatives IA dans une perspective C-level (ROI, risques, gouvernance). - Définir les priorités stratégiques et l'allocation des ressources. - Construire un consensus exécutif sur la roadmap IA.

Objectives (EN):

Identify and Prioritize AI Opportunities - Executive Level

- Identify strategic AI opportunities aligned with business objectives. - Evaluate AI initiatives from a C-level perspective (ROI, risks, governance). - Define strategic priorities and resource allocation. - Build executive consensus on AI roadmap.

Objectifs (FR):

Identifier et prioriser les opportunités IA - Niveau Manager

- Identifier les opportunités IA opérationnelles dans les processus d'équipe. - Évaluer la faisabilité et l'impact sur la performance d'équipe. - Développer des cas d'usage actionnables pour l'implémentation. - Préparer des recommandations pour la revue exécutive.

Objectives (EN):

Identify and Prioritize AI Opportunities - Manager Level

- Identify operational AI opportunities within team processes. - Evaluate feasibility and impact on team performance. - Develop actionable use cases for implementation. - Prepare recommendations for executive review.

Objectifs (FR):

Identifier et prioriser les opportunités IA - Niveau Expert

- Identifier les opportunités IA techniques dans les processus spécifiques au domaine. - Évaluer la faisabilité technique et les besoins en données. - Concevoir des spécifications détaillées de cas d'usage. - Apporter des insights experts à la stratégie IA organisationnelle.

Objectives (EN):

Identify and Prioritize AI Opportunities - Expert Level

- Identify technical AI opportunities in domain-specific processes. - Evaluate technical feasibility and data requirements. - Design detailed use case specifications. - Contribute expert insights to organizational AI strategy.

Objectifs (FR):

Comment utiliser l'IA pour améliorer le marketing

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Analyser les données clients avec l'IA pour une segmentation avancée. - Créer du contenu marketing personnalisé (texte, images, vidéos) avec des outils IA. - Automatiser les campagnes email et réseaux sociaux avec l'IA. - Optimiser le SEO et les performances publicitaires avec des outils IA. - Déployer des chatbots et assistants virtuels pour l'engagement client. - Mesurer et prédire le ROI marketing avec l'analyse prédictive.

Objectives (EN):

How to Use AI to Improve Marketing

By the end of this training, you will be able to: - Analyze customer data with AI for advanced segmentation. - Create personalized marketing content (text, images, videos) using AI tools. - Automate email and social media campaigns with AI. - Optimize SEO and advertising performance with AI tools. - Deploy chatbots and virtual assistants for customer engagement. - Measure and predict marketing ROI with predictive analytics.

Objectifs (FR):

Comment l'IA peut nous aider à être plus efficaces

À la fin de cette formation, vous serez capable de : - Automatiser les tâches répétitives avec des outils IA. - Optimiser la gestion du temps et la priorisation des tâches. - Améliorer la prise de décision avec l'analyse de données par IA. - Accélérer la recherche d'information et la veille concurrentielle. - Faciliter la collaboration et la communication d'équipe. - Réduire les erreurs et améliorer la qualité du travail grâce à l'assistance IA.

Objectives (EN):

How AI Could Help Us to Be More Efficient

By the end of this training, you will be able to: - Automate repetitive tasks with AI tools. - Optimize time management and task prioritization. - Improve decision-making with AI-powered data analysis. - Accelerate information search and competitive intelligence. - Facilitate team collaboration and communication. - Reduce errors and improve work quality through AI assistance.

Objectifs (FR):

Coaching CEO

À la fin de ce coaching, vous serez capable de : - Comprendre les fondements de l'IA et ses implications pour la gouvernance d'entreprise. - Anticiper les risques et opportunités (éthiques, financiers, organisationnels, efficacité, commerciaux) et éviter les erreurs courantes. - Définir un cadre stratégique clair pour piloter l'IA au sein de votre organisation. - Communiquer efficacement avec toutes les parties prenantes

Objectives (EN):

Coaching CEO

By the end of this coaching, you will be able to: - Understand the foundations of AI and its implications for corporate governance. - Anticipate risks and opportunities (ethical, financial, organizational, efficiency, commercial) and avoid common mistakes. - Define a clear strategic framework to drive AI within your organization. - Communicate effectively with all stakeholders