Formation IA
Des programmes pratiques construits autour de vos processus, documents, systèmes et prises de décision.
La direction apprend où investir et ce qu'il faut contrôler. Les équipes opérationnelles transforment les tâches récurrentes en workflows assistés par l'IA reproductibles. Les équipes techniques apprennent à les concevoir et à les exécuter en toute sécurité.
Discutez de votre programme de formation IA
Le fossé de l'adoption
Dans de nombreuses entreprises, les collaborateurs qui maîtrisent le mieux l'IA ne font pas partie d'une équipe dédiée. Ce sont des développeurs, des chefs de projet, des responsables produit et des experts métiers qui ont commencé à tester des outils de leur propre initiative.
Nous utilisons la formation pour établir un niveau de jugement commun dans l'organisation et identifier les collaborateurs qui peuvent contribuer à porter le projet.
Les expérimentations utiles restent isolées.
Les équipes appliquent des règles différentes à une même information.
La qualité dépend de l'utilisateur individuel.
Les early adopters deviennent un service de support non officiel.
Programmes par rôle
Les sessions partagées posent un cadre et un vocabulaire communs. Les ateliers pratiques s'adaptent aux interlocuteurs, car un dirigeant, un opérationnel et un responsable technique n'ont pas besoin du même niveau de détail.
CEO, DSI, CTO et responsables fonctionnels
Nous analysons les processus internes pour identifier des opportunités viables, challenger le business case et déterminer si une refonte des processus, une meilleure gestion de la data ou un nouveau logiciel est nécessaire.
Une sélection de cas d'usage, des responsabilités clairement définies et les décisions requises pour les lancer.
Ventes, service client, finance, RH, juridique et opérations
Les équipes travaillent sur des tâches récurrentes issues de leur quotidien. Elles apprennent à cadrer la tâche, fournir le contexte, contrôler les sources et définir quand une intervention humaine est indispensable.
Des workflows testés et des pratiques compréhensibles et réutilisables par les collègues.
Développeurs, équipes data, product managers et tech leads
Les participants abordent les droits d'accès, la qualité de la data, l'architecture, l'évaluation, les tests, le monitoring et l'intégration avec les systèmes existants.
Une approche de test, des critères d'évaluation et une vision claire du travail à mener avant le déploiement.
Tout au long du programme
La plupart des entreprises comptent déjà des profils susceptibles de devenir des AI Champions. Ils ont testé plusieurs approches, analysé les erreurs et commencé à aider leurs collègues de manière informelle.
Nous les identifions lors des échanges initiaux et les impliquons tout au long du programme. Ils aident à sélectionner des cas pertinents, à ancrer la formation dans la réalité opérationnelle et à faire remonter les obstacles qu'une équipe centrale pourrait ignorer.
Axé sur le terrain
Les contenus reposent sur des entretiens, des documents représentatifs et les outils utilisés au quotidien. Cela permet de coller aux décisions que les participants doivent réellement prendre.
Les ateliers de travail permettent d'identifier les pertes de temps, les données disponibles et les contrôles existants. Nous nous appuyons sur ces constats pour cibler les exercices pertinents pour chaque profil.
Cadrage de la formation et sélection des use casesLes participants réalisent une tâche, comparent le résultat avec leur méthode habituelle et analysent les points nécessitant correction, contexte additionnel ou validation humaine.
Workflows testés et règles de validationLes workflows sélectionnés sont exécutés sur un périmètre maîtrisé. La comparaison s'effectue selon la tâche sur le temps passé, le coût de traitement, le taux d'erreur, le débit ou la qualité.
Référentiel, pratiques partagées et décision suivantePraticiens sélectionnés
Stratos réunit d'anciens fondateurs, des dirigeants opérationnels, des CTO et des spécialistes data & IA. L'équipe affectée à chaque programme dépend des publics et des use cases concernés.
CTO Senior Advisor
Florian a dirigé des équipes tech et produit pendant dix ans, avec une spécialisation sur les ERP. Il apporte une expérience concrète du delivery assisté par l'IA, de la transformation des processus et du développement du leadership.
CTO Senior Advisor
Alexis est un leader technique expérimenté qui intervient directement sur le développement assisté par l'IA. Il aide les équipes à passer d'expérimentations individuelles à des workflows partagés et prêts pour la production.
.png)
Partner CTO
Pierre-Emmanuel a dirigé des projets en architecture data, migrations cloud, systèmes d'entreprise et roadmaps produit.
Architecte Data et IA
Soufiane conçoit des plateformes data cloud, des pipelines de données et des intégrations d'IA générative pour les environnements de production.
Travail appliqué
Un exercice utile dispose d'un input réel, d'un output défini, d'un responsable identifié et de critères d'évaluation du résultat.
Recherche de comptes, préparation de réunions, synthèses, qualification et transitions entre ventes et delivery.
Triage des demandes, routage, rédaction de réponses, classification de documents, extraction et gestion des exceptions.
Rapprochement, reporting, planification, ordonnancement et contrôles documentaires lourds.
Agents de codage, intelligence documentaire, architecture data, évaluation des modèles et supervision en production.
De la formation au delivery
La formation met souvent en lumière des dysfonctionnements qu'une meilleure consigne ne peut résoudre : transferts de responsabilités inutiles, informations fragmentées entre plusieurs systèmes, data peu fiable ou règles d'accès manquantes.
Le use case, le référentiel et les contraintes identifiés lors de la formation constituent le cahier des charges de mise en œuvre, évitant ainsi à l'équipe de reprendre l'analyse à zéro.
Questions
Nous commençons par analyser les rôles, les processus et les objectifs métier concernés. Des sessions partagées permettent d'établir un langage et des règles communs. Le travail pratique est adapté aux décisions, documents et systèmes utilisés par chaque équipe.
Le format dépend des publics et des objectifs. Il peut combiner un atelier pour les dirigeants, des sessions par métier, des travaux pratiques sur des use cases, des permanences et un accompagnement continu des référents IA.
Oui, lorsque les conditions d'accès et de sécurité le permettent. Nous définissons le périmètre des data en amont des sessions et utilisons des jeux de données anonymisés ou représentatifs si des informations sensibles doivent rester hors de l'environnement de formation.
Nous évaluons les cas d'usage sélectionnés par rapport à une référence convenue. Selon les cas, il peut s'agir du temps passé, du coût de traitement, du taux d'erreur, du volume traité ou de la qualité des livrables. Nous vérifions également si les équipes continuent d'utiliser le workflow et si les ambassadeurs de l'IA peuvent en assurer le support.
Travailler avec Stratos
Nous commençons par cibler les rôles, processus et objectifs métiers prioritaires, puis nous structurons le programme autour des tâches que vos collaborateurs doivent gérer.
