Formation IA en entreprise à Montpellier, construite autour du travail de vos équipes

Quand une formation devient utile au-delà de la découverte

Le besoin apparaît lorsque l'usage de l'IA commence à toucher des tâches récurrentes, des documents internes ou plusieurs métiers. À ce stade, le sujet n'est plus seulement de savoir utiliser un assistant. Il faut savoir reproduire un résultat, le vérifier et expliquer la méthode à un collègue.

Les signaux que nous regardons pendant le cadrage sont simples :

• des collaborateurs obtiennent des résultats très différents sur une tâche comparable ;
• les bonnes pratiques restent dans des conversations ou prompts personnels ;
• personne ne sait clairement quels documents peuvent être utilisés dans quel outil ;
• des synthèses ou contenus sont relus sans grille de vérification commune ;
• plusieurs assistants ont été testés mais leur rôle reste mal défini ;
• une tâche répétitive pourrait devenir une procédure, mais personne ne l'a encore documentée.

La formation sert à transformer ces usages en méthodes explicites : préparer la demande, préciser les sources, contrôler la sortie, conserver ce qui fonctionne et savoir quand arrêter l'assistance du modèle.

Construire le programme à partir du travail réel

Avant la session, nous définissons les profils, le niveau de pratique, les outils disponibles, les tâches ciblées et les contraintes de confidentialité. Nous demandons aussi quels documents peuvent servir d'exemple pendant les ateliers.

Les fondamentaux sont communs : capacités et limites des modèles, contexte, instructions, format de sortie, vérification et règles de données. Les exercices changent ensuite selon les rôles.

Une équipe de recherche ou de R&D peut travailler sur la synthèse de littérature et la comparaison de documents. Une fonction support peut préparer un dossier ou un reporting. Une équipe commerciale peut structurer une réponse. Des profils techniques peuvent documenter, préparer des tests ou prototyper un outil.

Le programme garde ainsi une progression commune sans imposer le même cas d'usage à tout le monde.

Les matériaux apportés par les participants

Selon l'organisation, les ateliers peuvent utiliser :

• procédures et documents de référence ;
• notes, comptes rendus et présentations ;
• documentation scientifique ou technique autorisée ;
• demandes clients, partenaires ou fournisseurs ;
• briefs commerciaux, marketing ou communication ;
• tableaux et données anonymisées ;
• bases de connaissances ou historiques de projet ;
• une séquence de travail déjà répartie entre plusieurs outils.

Un document sensible peut être remplacé par une version anonymisée ou par un équivalent qui conserve la structure utile à l'exercice. Cette règle est particulièrement importante lorsque les équipes travaillent avec des données de santé, des dossiers de recherche ou des informations client.

Le but est de pratiquer sur la logique du travail, pas de déplacer des données qui doivent rester dans leur environnement d'origine.

Le parcours en quatre temps

Des exercices adaptés aux métiers

Confidentialité, sources et gouvernance

À Montpellier, les sujets de santé, recherche, data et innovation rendent particulièrement visible la question du contrôle. Nous intégrons ces règles dans les exercices plutôt que de les traiter comme un module séparé en fin de parcours.

Les participants travaillent sur des réflexes concrets :

• utiliser uniquement les données autorisées ;
• anonymiser un document lorsqu'il n'a pas besoin d'être identifiable ;
• conserver les références d'une synthèse ;
• revenir à la source lorsqu'une affirmation est incertaine ;
• maintenir une validation humaine pour les contenus ou décisions engageants ;
• documenter les usages devenus récurrents.

La stratégie Data et IA de Montpellier Méditerranée Métropole a été élaborée avec les citoyens et intègre les recommandations de la Convention citoyenne sur l'intelligence artificielle. La Métropole indique que cette stratégie vise une utilisation éthique et responsable des données et de l'IA sur le territoire.

Source : participer.montpellier.fr

Ce cadre public n'est pas présenté comme la règle interne de nos clients. Il montre néanmoins que les questions de données, d'éthique et de responsabilité sont traitées explicitement à l'échelle du territoire.

Gouvernance IA →

Ce que l'écosystème montpelliérain change aux cas d'usage

Montpellier porte une dynamique forte autour de la santé globale, de la recherche et de l'innovation. La Métropole recense plus de 1 000 chercheurs et enseignants en biologie-santé ainsi que plus de 200 entreprises représentant 7 500 emplois. Elle rattache ces acteurs, avec l'État et la Région Occitanie, à la dynamique MedVallée dédiée à la santé globale.

Source : medvallee.eolas-65.montpellier.fr

Cette concentration rend particulièrement pertinents les exercices où la qualité d'une source, la confidentialité et la capacité à vérifier une sortie comptent autant que la vitesse de production.

Exemples de cas à travailler à Montpellier

Selon les profils présents, nous pouvons par exemple :

• synthétiser plusieurs documents scientifiques ou techniques en conservant les références ;
• comparer deux versions d'une procédure et isoler les points à faire valider ;
• préparer un dossier de réunion à partir de notes, tableaux et documents dispersés ;
• rechercher une information dans une base documentaire volumineuse ;
• structurer une première version de support puis lister les éléments à vérifier ;
• analyser des retours clients ou utilisateurs et préparer une synthèse thématique ;
• documenter les étapes répétitives d'un processus avant d'envisager un workflow.

Les tâches finales sont choisies avec les collaborateurs et limitées à ce qui peut être travaillé dans un environnement approprié.

De la formation au workflow

Une tâche apprise pendant la session peut rester un usage individuel. Elle devient candidate à une procédure partagée lorsque plusieurs personnes répètent la même séquence avec des entrées comparables et un résultat contrôlable.

usage individuel → méthode d'équipe → workflow → système

Si le workflow doit ensuite se connecter à des outils, gérer des droits, déclencher des actions ou fonctionner avec des contrôles de production, le sujet devient un projet distinct. Les intégrations, les tests et l'exploitation ne sont pas inclus automatiquement dans la formation.

Automatisation des processus métier →

Transformation IA →

Formats et organisation à Montpellier

Nous pouvons intervenir dans vos locaux à Montpellier et dans la métropole, travailler à distance ou organiser un parcours hybride. AI Makers n'affiche pas de bureau permanent à Montpellier ; les interventions locales sont planifiées selon le projet.

Les groupes peuvent être constitués par métier, niveau ou processus. La durée est fixée après le cadrage, selon les profils, la quantité de cas à traiter et la profondeur attendue sur les livrables.