Contenu détaillé du parcours de formation

Phase 1 : Bases de l’**IA** et de l’**automatisation**

Objectif pédagogique : établir une compréhension solide des principes fondamentaux de l’**automatisation** et de l’**intelligence artificielle (IA)**, apprendre à formuler un **prompt** efficace et identifier les manières pertinentes de combiner **IA** et **automatisation** au service des processus métiers.

Ce que vous apprendrez :

• Les différentes approches d’automatisation : intégrations via API, solutions no-code et hybrides.
• Vue d’ensemble des outils et plateformes d’automatisation utilisés dans le marketing et la productivité.
• Principes clés des LLM (Large Language Models) et de leur fonctionnement.
• Notions essentielles du **prompting** : structure d’un **prompt**, intentions, contraintes et éléments de contexte à fournir.
• Exemples pratiques de **prompts** adaptés au **SEO**, à la génération de contenu, à la synthèse d’informations et à la qualification de données.
• Méthodes pour intégrer une **IA** dans un flux d’automatisation : points d’entrée, formats d’échange (JSON, webhook), règles de transformation.

Dans cette première phase, l’accent est mis sur la compréhension conceptuelle afin que chaque participant soit capable de repérer les opportunités d’automatisation et d’identifier les cas d’usage où l’IA apporte une valeur ajoutée mesurable. Les notions abordées couvrent autant la théorie que des illustrations concrètes pour faciliter la mise en œuvre ultérieure.

Introduction aux concepts clés

Nous clarifions d’abord des notions parfois confondues : différence entre automatisation événementielle et par lot, distinctions entre scripts sur mesure et solutions no-code, et rôles respectifs d’un LLM par rapport à un modèle spécialisé. Une attention particulière est portée aux bonnes pratiques de sécurité et aux enjeux de confidentialité des données lorsque l’on connecte des systèmes à des modèles externes.

Exemples de **prompts** opérationnels

Des exemples réels sont fournis pour montrer comment structurer un **prompt** selon l’objectif : production d’un brief SEO, reformulation pour un ton spécifique, extraction d’entités, ou génération d’un sommaire à partir d’un document long. Chaque exemple comprend la formulation du **prompt**, le résultat attendu et les critères d’évaluation de la qualité.

Panorama d’outils

Un tour d’horizon présente les solutions courantes pour l’automatisation (plateformes no-code, orchestrateurs, connecteurs) et les fournisseurs d’API d’IA. Nous expliquons les forces et limites typiques afin d’orienter son choix en fonction du cas d’usage, du niveau technique et des contraintes réglementaires.

Phase 2 : Ateliers pratiques — conception et exécution de premiers workflows

Objectif pédagogique : acquérir une méthode pour concevoir des scénarios d’automatisation efficaces, construire des workflows opérationnels, réaliser des tests et assurer le débogage de flux simples adaptés aux besoins métiers.

Ce que vous apprendrez :

• Prise en main progressive de Make (anciennement Integromat) : interface, modules, connecteurs, types d’événements.
• Étapes de construction d’un scénario d’automatisation : collecte d’événements, traitement, appel à un modèle d’IA, et restitution.
• Bonnes pratiques pour organiser ses projets : structuration des scénarios, règles de nommage, gestion et journalisation des erreurs.
• Méthodes de test et de débogage : environnements de test, assertions, jeux de données, monitoring d’exécution et optimisation des performances.

Cette phase vise à transformer les acquis théoriques en savoir-faire opérationnel. Les participants manipulent l’outil, créent des pipelines et apprennent à itérer rapidement pour atteindre un niveau de fiabilité acceptable en production.

Prise en main technique de Make

L’apprentissage de Make commence par la construction d’un premier scénario simple : réception d’un événement (par exemple un formulaire rempli), traitement des champs, enrichissement via une API d’IA et envoi vers une application tierce. Chaque étape est décortiquée : configuration des modules, mapping des données, gestion des erreurs et ré-essai.

Structuration et gouvernance des workflows

Nous abordons les conventions de nommage, la séparation des responsabilités (module d’entrée, module de traitement, module de sortie), la documentation intégrée et la mise en place d’indicateurs de santé (logs, alertes). L’objectif est de pouvoir maintenir et faire évoluer des automatisations dans un contexte d’équipe.

Débogage, tests et optimisation

Un protocole de test est proposé pour chaque scénario : définition de données de test représentatives, tests unitaires de modules, contrôles d’intégrité et vérifications de performance. Nous présentons des techniques pour réduire les temps d’exécution, éviter les boucles infinies et limiter les coûts d’appels aux API d’IA.

Cas pratiques en groupe :

• Cas n°1 : automatiser la gestion d’un calendrier éditorial — de la collecte d’idées à la programmation des publications en passant par la génération de titres et de descriptions.
• Cas n°2 : automatiser la qualification de leads entrants — classification et enrichissement via des modèles ML/LLM, routage vers les bons interlocuteurs.
• Cas n°3 : automatiser la production et la diffusion d’un brief SEO — extraction des mots-clés, structuration du plan et transmission aux équipes de contenu.

Chaque cas pratique est conçu pour être reproductible et adaptable : les participants reçoivent des modèles de scénario, des jeux de données types et des checklists pour évaluer la qualité d’une automatisation.

Phase 3 : Conception, test et mise en service d’un agent autonome

Objectif pédagogique : comprendre la logique d’un **agent IA** autonome, sélectionner une architecture no-code ou hybride adaptée, concevoir, tester et évaluer un agent capable d’exécuter des tâches métiers avec un degré d’autonomie contrôlé.

Ce que vous apprendrez :

• Définition et caractéristiques d’un agent IA : autonomie, capacités d’itération, mémoire de contexte et stratégies d’arrêt.
• Panorama des outils et plateformes permettant de construire des agents IA sans code (ou avec peu de code), ainsi que les options pour une intégration sur-mesure.
• Étapes de conception : définition des objectifs, modélisation du dialogue et des boucles de raisonnement, gestion des contraintes métier.
• Bonnes pratiques et limites : sécurité, supervision humaine, biais, responsabilités et contrôles de qualité.

La troisième phase permet d’aborder la construction d’un agent fonctionnel : de la définition des tâches à automatiser jusqu’à la mise en circulation en environnement contrôlé. Les participants explorent les compromis entre niveau d’autonomie, complexité technique et coûts.

Qu’est-ce qu’un agent IA ?

Un agent IA est un système capable d’enchaîner des actions, de prendre des décisions simples ou complexes et d’interagir avec des services externes en fonction d’un objectif prédéfini. Nous détaillons les composants types : gestionnaire de tâches, moteur de règles, module d’appel à un LLM, mémoires contextuelles et interfaces vers les systèmes externes.

Choisir une architecture adaptée

Nous comparons plusieurs architectures possibles : entièrement no-code pour des prototypes rapides, architectures hybrides (no-code + microservices) pour plus de robustesse, et solutions sur-mesure pour des besoins très spécifiques. Les critères de choix incluent la scalabilité, la maintenabilité, le coût et les contraintes réglementaires.

Conception et validation d’un agent

Un guide méthodologique accompagne la conception : cadrage de l’objectif, définition des entrées/sorties, scénarios d’usage, jeux de tests et critères d’acceptation. Nous consacrons une partie importante aux tests en conditions réelles, à la supervision humaine et aux mécanismes de fallback en cas d’erreur ou d’incertitude.

Limites, risques et garde-fous

La formation aborde les risques principaux liés aux agents IA : dérives de génération, fuites d’informations sensibles, décisions incorrectes et biais implicites. Des recommandations techniques et organisationnelles sont proposées pour limiter ces risques : journalisation, seuils d’alerte, revue humaine périodique et procédures de rollback.

Modules préparatoires accessibles en e-learning

Avant la séance en présentiel, les participants disposent d’un parcours e-learning destiné à fournir les bases techniques et conceptuelles nécessaires pour tirer pleinement profit de la journée de travaux pratiques.

Le module en ligne, conçu par Joanny Thevenin, couvre de manière structurée les fondamentaux et propose des exercices pratiques pour se familiariser avec l’outil Make et les cas d’usage courants d’automatisation appliqués au SEO.

Le parcours e-learning comprend :

• Introduction aux concepts d’automatisation et prise en main de l’outil Make.
• Construction détaillée de scénarios étape par étape, avec exemples commentés.
• Processus de génération automatique de briefs adaptés au SEO, depuis l’analyse sémantique jusqu’à la structuration du contenu.
• Automatisation des tâches de création et de publication de contenu, avec gestion des métadonnées et des horaires de diffusion.
• Gestion automatisée des fiches produits, synchronisation des informations et reporting SEO.
• Modules avancés pour approfondir les possibilités (techniques de parsing, transformations de données, gestion avancée des erreurs).
• Série de 7 QCM pour valider les acquis et attestation de fin de formation.

Ce parcours en ligne sert de socle : il permet d’arriver en présentiel avec une compréhension opérationnelle des outils et des concepts, et de consacrer la journée en face-à-face à des ateliers à forte valeur ajoutée. Le contenu e-learning reste accessible pendant un an après la formation pour permettre des révisions et l’application différée des enseignements.

Structure pédagogique et modalités d’apprentissage

La pédagogie s’articule autour d’apports théoriques brefs, d’exemples concrets et d’exercices pratiques. Les sessions alternent démonstrations, travaux dirigés et ateliers collaboratifs afin de favoriser l’acquisition de compétences transférables au contexte métier de chaque participant. Les supports incluent des fiches méthodologiques, des templates de scénarios et des jeux de données de test.

Évaluation des acquis

Des questionnaires et des exercices pratiques permettent d’évaluer les connaissances acquises. Les QCM visent à vérifier la compréhension des concepts, tandis que les ateliers pratiques évaluent l’aptitude à construire, tester et optimiser un scénario d’automatisation. Une attestation de formation est délivrée à l’issue de la validation des modules prévus.

Aspects techniques approfondis et recommandations opérationnelles

Au-delà des modules principaux, la formation aborde plusieurs dimensions techniques et organisationnelles indispensables pour réussir un projet d’automatisation intégrant de l’IA.

Gestion des données et conformité

Nous examinons les enjeux liés à la protection des données, au consentement, au stockage et au chiffrement des informations transitant par les automatisations et les API d’IA. Des bonnes pratiques sont proposées pour minimiser les risques juridiques et respecter les obligations réglementaires (anonymisation, minimisation des données, journalisation).

Sécurité et gouvernance

Des règles de gouvernance sont proposées pour contrôler l’accès aux flux, limiter les privilèges, centraliser la gestion des clés API et assurer une traçabilité des actions automatisées. Ces mesures visent à prévenir les usages malveillants et à faciliter les audits.

Optimisation des coûts

L’intégration d’API d’IA peut générer des coûts significatifs en production. La formation présente des stratégies pour optimiser ces usages : mise en cache des résultats, réduction du contexte envoyé aux modèles, segmentation des appels en fonction du niveau de criticité, et utilisation de modèles plus légers lorsque la qualité exigée le permet.

Métriques et suivi de performance

Nous détaillons les indicateurs pertinents pour piloter des automatisations : taux de réussite, latence moyenne, fréquence d’erreur, coût par exécution, et indicateurs métier (ex. conversion des leads qualifiés, gain de temps sur la production de contenu). L’objectif est de lier la performance technique à la valeur métier.

Approfondissements autour du SEO et de la génération de contenu

Un volet consacre plusieurs sessions à l’application des notions d’IA et d’automatisation au domaine du SEO et de la production de contenu à grande échelle.

Automatisation des tâches SEO récurrentes

Exemples traités : génération et mise à jour des balises meta, monitoring des positions, extraction de questions issues de forums pour enrichir des FAQ, et génération automatisée de briefs pour rédacteurs. Les scénarios proposés incluent les règles de priorisation et les processus d’escalade en cas d’anomalie.

Qualité du contenu généré par IA

Des méthodes d’évaluation qualitatives et quantitatives sont apportées pour vérifier la pertinence, l’originalité et la conformité éditoriale du contenu produit par des modèles. Nous présentons des workflows de contrôle qualité incluant des revues humaines, des tests A/B et des métriques de performance SEO.

Exemples concrets de prompts pour le SEO

La formation fournit un répertoire de **prompts** optimisés pour des tâches précises : extrait d’intention de recherche, génération de titres optimisés, suggestion de structure d’articles, création de meta descriptions, et reformulation pour différentes tonalités. Chaque **prompt** est accompagné d’annotations expliquant les paramètres à ajuster selon le contexte.

Bonnes pratiques pour déployer et industrialiser

Pour passer d’un prototype à une solution durable, la formation propose une feuille de route couvrant les étapes essentielles : documentation, onboarding des équipes, intégration continue des scénarios, surveillance continue et plan de reprise.

Industrialisation et évolutivité

Nous indiquons comment modulariser les scénarios, séparer les environnements (dev/test/prod), automatiser les déploiements et mettre en place des processus de revue du code et des automatisations afin d’assurer une évolution maîtrisée.

Maintenance et support

La maintenance implique des contrôles réguliers, la mise à jour des clés et connecteurs, la revue des flux en fonction des changements d’API, et un plan d’intervention en cas d’incident. Des templates de procédures opérationnelles standardisées sont fournis pour faciliter ces activités.

Ressources et documentation fournies

Chaque participant reçoit un ensemble de ressources : guides méthodologiques, modèles de **prompts**, templates de scénarios Make, listes de vérification pour le déploiement, fiches de sécurité et jeux de données de test. Ces documents servent de base pour reproduire les workflows vus en formation et adapter les modèles aux contextes métier.

Accès et pérennité des savoirs

Le parcours e-learning reste consultable pendant un an, permettant de réviser les concepts et réutiliser les templates. Les supports sont conçus pour être mis à jour et adaptés selon les évolutions des plateformes et des bonnes pratiques.

Informations complémentaires sur le module en ligne

Le module e-learning mentionné ci-dessus est accessible avant la session présentielle et a été élaboré par Joanny Thevenin pour couvrir les fondements techniques et opérationnels de l’automatisation appliquée au SEO. Il comprend des démonstrations pas à pas et des exercices pratiques pour s’approprier l’outil Make.

Le contenu en ligne comprend les rubriques suivantes :

• Présentation générale de l’automatisation et prise en main de Make
• Découpage et construction progressive de scénarios
• Automatisation de briefs SEO : de la recherche de mots-clés à la structuration d’un plan
• Procédés d’automatisation pour la création et la publication de contenus
• Gestion automatisée des fiches produits et génération de rapports SEO
• Modules avancés pour gérer des cas plus complexes
• Série de tests (7 QCM) et attestation de fin de parcours

Pour consulter ce module en ligne, le lien suivant est mis à disposition : Formation Automatisation et SEO avec Make. Le contenu vise à préparer les participants aux ateliers pratiques et à accélérer la montée en compétence sur les aspects techniques.

Public visé et prérequis

Cette formation s’adresse aux professionnels souhaitant intégrer l’automatisation et l’IA dans leurs processus : responsables marketing, consultants SEO, chefs de projet digital, responsables data, et toute personne en charge d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Un niveau de base en utilisation d’outils web (API simples, tableurs, notion de workflow) facilite l’apprentissage, mais la formation reste accessible aux débutants guidés pas à pas.

Compétences visées

• Concevoir et déployer des scénarios d’automatisation intégrant des appels à des modèles d’IA.
• Rédiger des **prompts** opérationnels et adapter les sorties des modèles aux contraintes métier.
• Utiliser Make pour orchestrer des processus, gérer les erreurs et monitorer des flux.
• Construire un agent autonome simple, le tester et définir des garde-fous pour son exploitation.
• Appliquer des bonnes pratiques de sécurité, de gouvernance et d’optimisation des coûts.

Format pédagogique et durée

Le parcours se compose d’un volet e-learning accessible en amont et d’une journée présentielle dédiée aux ateliers pratiques. Le format est pensé pour maximiser l’apprentissage actif : exposés courts, démonstrations en direct et sessions de mise en œuvre en petits groupes.

Evaluation et attestations

Une série de QCM en fin de parcours permet de mesurer la compréhension des concepts clés. Une attestation de fin de formation est délivrée une fois les évaluations validées, attestant de la maîtrise des compétences enseignées.

Conclusion pédagogique

Ce parcours vise à fournir une combinaison équilibrée entre connaissances théoriques et compétences pratiques : comprendre les principes de l’IA et de l’automatisation, savoir concevoir et tester des scénarios opérationnels avec Make, et appréhender la conception d’un agent IA pour répondre à des besoins métiers concrets. Les ressources fournies et l’accès prolongé au module e-learning permettent de consolider les acquis et d’assurer une appropriation durable des méthodes présentées.