Intelligence artificielle

Thématiques abordées

• Introduction aux LLM (Large Language Models) — atelier découverte
• Identifier et prioriser les bons projets d’IA en entreprise (IA 101)
• L’IA pour les détracteurs — démystifier et adopter en confiance
• Gouvernance des données — règles d’utilisation de l’IA
• Introduction à la base de connaissances, configuration d’agents et automatisation des processus — atelier de travail

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Approche d'une formation de glm

• Contenus personnalisés et adaptés aux besoins spécifiques de votre organisation
• Apprentissage orienté sur l’intégration concrète de l’IA et l’exploitation des outils d’intelligence artificielle
• Sensibilisation et adoption des meilleures pratiques éthiques et organisationnelles liées à l’IA

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Avantages de nos formations

• Développer les compétences nécessaires pour comprendre, intégrer et utiliser efficacement l’IA au sein de vos équipes
• Favoriser l’appropriation des outils et solutions d’intelligence artificielle adaptés à vos enjeux
• Renforcer la confiance et l’autonomie de vos équipes face aux nouvelles technologies et à l’évolution rapide du domaine de l’IA

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Trouver les "Quick Wins" cachés dans votre Backoffice.

Une fois vos équipes formées (ou en parallèle), nous plongeons dans vos processus internes. L'IA ne sert à rien si elle est appliquée sur un processus défaillant.

Notre méthodologie :

• Cartographie des processus : Nous analysons vos flux de travail administratifs, RH, financiers ou opérationnels.
• Chasse au gaspillage : Nous identifions tout ce qui est, prend trop de temps, est répétitif, est sans valeur ajoutée humaine.
• Matrice de Priorisation : Nous sélectionnons les processus relativement simples à automatiser mais à fort impact (Quick Wins).

Livrable : Un plan d'action clair chiffrant le temps gagné potentiel et la complexité de mise en œuvre.

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C'est la phase de réalisation technique de la feuille de route

Ce que nous faisons :

• Connexion de vos outils : (CRM, ERP, Emails, Tableurs) via des APIs ou des  outils d'automatisation.
• Intégration de l'IA : Ajout d'une couche d'intelligence (GPT, Claude, etc.) pour     analyser, résumer, rédiger ou classer l'information au sein de l'automatisation.
• Développement sur mesure : Création de scripts ou d'agents autonomes pour les tâches     complexes.

Exemples concrets :

• Traitement automatique des factures fournisseurs.
• Réponse et tri automatique des emails de service client.
• Génération de rapports d'activité à partir dedonnées brutes.