2.1. Générer de l'image : les leaders du marché.
- ChatGPT 5 Image vs Gemini : un duel d'images.
- Présentation des modèles de génération d'images spécialisés (Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro), Open AI GPT-Image 2, Flux-Kontext-2-max ...).
- Comparer les meilleurs générateurs d'images par IA pour identifier la solution la plus pertinente et rester à jour.
- Comprendre les forces et faiblesses, limites de la génération d'images par l'IA (et les solutions de contournement)
- Connaître les plateformes centralisées de génération multimédia (Image, Son, Vidéo) comme magnific.com permettant d'accéder à des dizaines de modèles d'IA (tout en vous permettant de réutiliser images et vidéos déjà générer pour limiter votre empreinte carbone)
- Techniques pour améliorer ses générations d'images (TXT->IMG, IMG->IMG) : références artistiques ou techniques (cadrages, éclairages, palettes de couleurs, lentilles ...)

Exemple d'Exercices pratiques : Création d'une campagne marketing produit, techniques pour gérer la consistance des modèles, personnages et lieux générés

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‍2.2. De l'audio à la vidéo : le futur est déjà là.
- Générer de la vidéo : présentation de Google-Gemini Veo3.1 avec Flow.
- Benchmarking et techniques pour améliorer la génération de vidéo (avec ou sans son)
- Générer de l'audio : ElevenLabs (clonage de voix, musique).
- Processus de création d'une vidéo pro : Brainstorming, script avec IA, génération d'image, génération des dialogues et bande son, génération des vidéos, montage final.
- Focus : Génération de vidéos par IA et empreinte carbone, les solutions pour limiter l'impact.
- Focus : Le deepfake et les risques de désinformation.

Exemple d'Exercices pratiques : Générer votre clip publicitaire avancé avec storyboard et Veo 3.1 (Google), comparer avec les autres générateurs de vidéo (RunwayML, Sora ...)

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2.3. Intégrer l'IA dans les flux de travail - Mode Agent
- Cas d'usage : Utiliser GenSpark pour générer des présentations PowerPoint de niveau consultant (Commercial, Pilotage de Projet ...) .
- Pratique : Générer votre script et brainstormer avec Gemini, ChatGPT, Mistral puis créer en 5 minutes votre présentation dans GenSpark, vérifier les sources et ajouter vos images avec magnific.com.
- Utiliser Dust.tt pour créer un agent Autonome en moins d'une heure (L'agent Réponds à vos messages, utilise une base de connaissance paramétrée et un modèle comme Anthropic Claude Sonnet ...)

Exemple d'Exercices pratiques : Créer votre étude de cas, présentation sectorielle et 15 min en classe live (multiplier votre productivité x5, a minima)

Atelier: paramétrer des agents IA avec Dust.tt pour améliorer la qualité du contenu produit.

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Ce module vous donnera les clés pour naviguer dans l'écosystème des IA génératives concurrentes, par exemple, en vous concentrant sur des alternatives majeures : Mistral, pour son data Analyst, sa souveraineté européenne et son alignement avec les valeurs du marché local, son empreinte carbone moindre. Votre capacité à vous créer simplement un environnement d'IA Générative Européen, sécurisé, souverain et maximiser votre confidentialité sans sacrifier la qualité du service fourni. Si cette partie peut sembler technique, elle est accessible à tous, nous vous guiderons pas à pas pour que tout cela reste simple, compréhensible et concret.

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3.1. Comprendre l'écosystème IA et la Souveraineté Numérique

- Définition de la Souveraineté Numérique : Comprendre ce que signifie réellement "être souverain" : la capacité à maîtriser ses données, à choisir des infrastructures soumises aux lois européennes (et non au Cloud Act américain) et à réduire sa dépendance technologique.
- Cartographie des modèles "Open Weights" : Présentation des modèles performants sous licence libre (MIT/Apache) comme Qwen 3 (Licence MIT), KIMI K3 ou Deepseek V4. Ces modèles sont gratuits et sont pré-installés sur de nombreux data center puissants, dont des data centers Européens (Nebius.com, Scaleway, OVH).
- Focus Mistral AI : Le fleuron français. Il offre une performance comparable aux géants US tout en étant nativement aligné avec les valeurs européennes et une empreinte carbone optimisée.
Atelier découverte : Comparer la réponse sur un sujet juridique sensible entre un modèle public standard et un modèle SOTA (State of the Art - Comme Gemini 3 Pro) pour identifier les biais culturels.

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3.2. Agents IA : Fonctionnement et mise en œuvre opérationnelle avec Dust.tt

- Principe et fonctionnement des Agents IA : Comprendre ce qui définit réellement un "agent" : sa capacité à raisonner, à utiliser des outils externes et à exécuter des tâches complexes en autonomie pour optimiser vos processus quotidiens.
- Conception sur-mesure et base de connaissances : Création d'un agent doté d'une personnalité spécifique (instructions systémiques) et intégration d'une base de données vectorielle (RAG) pour lui fournir un contexte d'entreprise précis et interrogeable à la volée.
- Choix du LLM et connectivité avancée : Sélection du modèle de langage le plus pertinent selon votre cas d'usage, et branchement opérationnel via le protocole MCP (Model Context Protocol) pour lui permettre d'agir directement sur des environnements comme Gmail.
‍Atelier découverte : Créer de A à Z un assistant personnalisé sur Dust.tt, l'alimenter avec des documents internes et le connecter à une boîte Gmail pour automatiser l'analyse ou la rédaction d'emails.

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3.3. Architecture "Serverless" : La sécurité accessible à tous

Le concept du "Serverless" expliqué simplement : comment utiliser des modèles puissants (Deepseek, Llama, Gemma 4) hébergés sur des serveurs européens sécurisés, sans aucune installation technique ni frais fixes. Vous ne payez que ce que vous consommez (quelques euros par mois pour un utilisateur), sans gérer de machine. Data center (Nebius, Scaleway, OVH ...)

Quand choisir quelle architecture ?
- L'approche Souveraine (Mistral/Llama en Europe) : Pour les données confidentielles, les stratégies d'entreprise, les données RH ou financières.
- Optimisation des coûts mais perte de souveraineté sur les data centers américains (fireworks.ai).
Exercice pratique (Double Scénario) : Souveraineté (Architecture Serverless) : Configurer simplement votre espace de travail sécurisé utilisant un modèle gratuit (ex: Llama 3 ou Deepseek - sans partage d'info) tournant sur une infrastructure européenne pour traiter un document interne confidentiel.

3.4. Aller plus loin : Analyse de données et "Client LLM"

- Créer son interface "Client LLM" : Démonstration de la simplicité de mise en place. Il s'agit de séparer l'interface (le chat) du cerveau (le modèle). Cela permet de changer de modèle (passer de Mistral à Qwen) en un clic tout en gardant ses données en Europe.
- Mistral Data Analyst (Le "Game Changer") : Utiliser les capacités natives de Mistral.ai pour traiter des fichiers de données massives.
Exercice pratique final : Utiliser l'agent Data Analyst de Mistral sur un jeu de données massives en Open Data (ex: prix du marché de l'immobilier en France). L'objectif est de nettoyer, analyser et visualiser les données pour en extraire des tendances stratégiques, le tout dans un cadre sécurisé.

4.1. Le cadre réglementaire et éthique : Maîtriser le RGPD et l'IA Act.
- La double protection européenne : Comprendre l'articulation entre le RGPD et l'IA Act.
- Identifier les acteurs clés de l'IA Act et leurs responsabilités juridiques respectives.
- Sécuriser les inputs (Prompts)
- L'approche par les risques de l'IA Act : usages interdits & systèmes à Haut Risque
- Les obligations de transparence pour les Chatbots et Deepfakes.
- Propriété intellectuelle et Copyright : Gérer les droits d'auteur et les risques de plagiat
- Gouvernance éthique opérationnelle : Rôle du DPO, Surveillance humaine et "Shadow AI".
- Les 10 commandements de l'utilisateur éthique : Sécuriser l'innovation sans freiner l'usage.
- Connaître des deux autres grandes lois du numérique Européens en lien avec l'IA & IA Act:
- le DMA (Digital Markets Act) – Règlement sur les marchés numériques
- le DSA (Digital Services Act) – Règlement sur les services numériques.
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Exemple d'Exercices pratiques : Réalisation d'un "Audit Flash" de conformité sur des scénarios RH et Marketing (Analyse de CVs, création de visuels pub), Rédaction de prompts sécurisés "Compliance-Friendly", Identification de Deepfakes.

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4.2. Stratégie et Gestion de Projet IA : De l'idée à la réussite.
- Définir sa vision : Choisir son objectif prioritaire entre gagner du temps tout de suite (productivité) ou transformer son activité en profondeur (innovation).
- Choisir les bons outils : Comprendre simplement les options techniques (acheter une solution toute faite ou construire la sienne ?) et anticiper les coûts.
- S'organiser efficacement : Qui fait quoi ? Mettre en place une équipe projet et définir les rôles pour bien piloter l'IA.
- Lancer son projet pas à pas : Adopter une méthode agile (commencer petit, tester vite et ajuster) pour limiter les risques.
- Accompagner le changement : Les étapes clés pour rassurer les équipes, vaincre les résistances et développer une culture positive de l'IA.
- Mesurer le succès : Comment savoir si ça marche ? Définir des indicateurs simples pour suivre l'adoption par les équipes et le retour sur investissement.

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Exemple d'Exercices pratiques : Créer sa feuille de route (Roadmap) à 3 mois pour lancer un premier projet, Prioriser ses idées de projets selon la valeur et la facilité de mise en œuvre.

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Ce module vous donnera l'occasion de transformer tout ce que vous avez appris en réalisation concrète, en choisissant, par exemple, le projet le plus proche de votre métier : recherche d'emploi ou de missions, sécurisation du poste de travail, production audiovisuelle, application web ou agent autonome. Chaque projet se déroule sur plusieurs semaines. Vous recevez une architecture cible, des contraintes réalistes, et la liste honnête des endroits où ça va casser. Construire le chemin est précisément le travail. Vous n'êtes jamais seul : un formateur vous accompagne chaque semaine, et l'IA est votre binôme de niveau 1 — c'est même exigé, journal de bord à l'appui.

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5.1. L'agent chasseur de missions (parcours agentique · accessible)

• Concevoir l'assistant qui veille, qualifie, prépare et relance les candidatures — sans jamais inventer une ligne du parcours du candidat.
• Pile imposée : ChatGPT Plus, tâches planifiées, recherche approfondie et base de suivi Notion connectée par MCP. Cadre RGPD et AI Act : une donnée publique n'est pas une donnée librement réutilisable. Livrables : la chaîne en fonctionnement sur 7 jours, le recueil de prompts commenté, la note de conformité.

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5.2. Le poste de travail IA souverain (parcours souveraineté · intermédiaire)

• Équiper un cabinet de 40 consultants pour quelques euros par personne et par mois, sur les machines existantes.
• Deux variantes à construire et à comparer : hybride (AnythingLLM + Qdrant, inférence chez Nebius puis chez un fournisseur français) et 100 % locale avec Ollama. Le jalon décisif est l'embedding, mesuré sur corpus français. Livrables : un benchmark de 4 configurations sur 6 métriques, la note de souveraineté sourcée, le chiffrage à 3 ans.

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5.3. Le créateur multimédia (parcours création · intermédiaire)

• Écrire, storyboarder, produire, sonoriser et monter un film de 2 à 3 minutes avec 25 € de crédits par mois — le choix du modèle vidéo décide de la faisabilité, le taux de rebut est le principal poste de coût.
• La difficulté centrale : garder un même personnage cohérent sur trente à quarante plans générés séparément. Droits d'usage et marquage AI Act traités outil par outil. Livrables : le film fini et marqué, le dossier de production, le journal de crédits — combien coûte réellement une minute de film ?

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5.4. Du prototype à l'application (parcours développement · avancé)

• Transformer une maquette conçue dans un artefact Claude en application web déployée, sécurisée et au coût borné. Dans la maquette, l'IA est facturée au visiteur ; dans l'application, c'est vous qui payez — et tout change.
• Front React (Vite), proxy Node détenant seul la clé, modèle à poids ouverts servi en Europe, VPS OVHcloud Debian derrière un reverse proxy TLS. Analyse de risques OWASP, plafonds et coupe-circuit. Livrables : l'application en ligne, le dossier d'architecture, le comparatif de 3 modèles, le runbook.

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5.5. Projet expert — L'agent IA autonome souverain (parcours renforcé)

• Déployer Hermes Agent (licence MIT) propulsé par GLM-5 via Nebius, interface Open WebUI, sur un VPS Debian 13 durci que vous administrez.
• Un agent qui enchaîne cinq outils ne consomme pas comme un chat : instrumentation des tokens, seuils d'alerte, coupe-circuit déclenché en réel. Et une consigne en langage naturel n'est pas un contrôle de sécurité — les seules limites qui tiennent sont techniques. Livrables : l'infrastructure en fonctionnement, le dossier FinOps avec projection à 20 utilisateurs, la note critique sur la souveraineté.

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5.6. Ce qui est évalué

‍La question n'est pas « est-ce que ça marche » mais « savez-vous pourquoi ça marche, et qu'auriez-vous fait sinon ». Le journal de bord IA est obligatoire : la compétence évaluée n'est pas la maîtrise d'un outil — elle se périme — mais la capacité à se débloquer sur un sujet qu'on ne maîtrise pas, en pilotant une IA.

‍Soutenance finale : 20 minutes avec démonstration en direct, puis 10 minutes de questions individuelles.