Adopt Ai Brochure formation
Catalogue complet
Programme entreprise · 2026–2027

Cohorte Agentic IA Avancé et automatisation

De votre premier workflow n8n à un système IA connecté, fiable et prêt pour la production. Un parcours intensif construit autour de cas métier réels.

48 heures 11 séquences 3 labs Débutant → intermédiaire
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Architecture du parcours Programme actif
Adopt Ai
n8nworkflows
APIservices
MCPoutils IA
RAGdonnées
PRODmonitoring
Entrée : besoin métierSortie : système opérationnel
Ce que vous saurez faire

Des compétences directement activables en entreprise.

Le parcours relie compréhension, construction et exploitation. Chaque compétence débouche sur un livrable vérifiable.

01
Cartographier un processus

Identifier les tâches répétitives, les points de friction et les gains attendus.

02
Construire avec n8n

Assembler déclencheurs, actions, conditions, boucles et gestion d'erreurs.

03
Connecter des API

Manipuler HTTP, authentification, JSON et credentials de manière fiable.

04
Intégrer l'IA via MCP

Relier modèles, serveurs MCP, outils métiers et sources de données.

05
Créer un agent RAG

Préparer les documents, augmenter la recherche et valider les sources.

06
Passer en production

Sécuriser, monitorer, documenter et maintenir le système dans le temps.

Le parcours

Une progression en cinq étapes, sans saut conceptuel.

Chaque étape renforce la précédente et ajoute un niveau de fiabilité, d'intelligence ou d'autonomie.

Étape 01

Comprendre

Workflow, valeur métier, écosystème et critères de priorisation.

Étape 02

Construire

n8n, nœuds, expressions, déclencheurs et premiers scénarios.

Étape 03

Connecter

API, données JSON, authentification, MCP et outils externes.

Étape 04

Augmenter

Prompt, contexte, recherche augmentée et premier agent RAG.

Étape 05

Industrialiser

Sécurité, logs, monitoring, déploiement et scalabilité.

Fil rougeUn cas métier transformé en système automatisé de bout en bout.Cadrage → prototype → production
Programme · Fondations

Les quatre blocs qui rendent l'automatisation concrète.

013 h

Introduction à l'automatisation des workflows

  • Bénéfices et cas d'usage
  • Écosystème no-code et IA
  • Matrice de priorisation
Livrable : backlog d'opportunités
023 h

Premiers pas avec n8n

  • Installation et interface
  • Nœuds et connexions
  • Variables et expressions
Livrable : premier workflow documenté
033 h

Connecter des services externes avec les API

  • HTTP Request et JSON
  • API Key, Bearer, OAuth
  • Tests de connexion
Livrable : connecteur API fonctionnel
043 h

Construire votre première automatisation

  • Déclencheurs et actions
  • Logique conditionnelle
  • Erreurs, tests et debug
Livrable : workflow de bout en bout
Programme · Pratique intensive

Trois labs pour passer du workflow au système exploitable.

Lab 01 · 6 h

Scénario d'automatisation réel

Analyse du besoin, design du workflow, connexion de plusieurs services et transformation des données.

Sortie : automatisation testée de bout en bout
Formation · 3 h

Intégrer l'IA avec MCP

Architecture MCP, connexion des modèles, utilisation de serveurs et première implémentation pratique.

Sortie : scénario MCP fonctionnel
Lab 02 · 9 h

Workflows automatisés avancés

Multi-étapes, exécution parallèle, boucles, planification et optimisation des performances.

Sortie : workflow avancé optimisé
Lab 03 · 9 h

Système prêt pour la production

Architecture, sécurité, logs, monitoring, déploiement, maintenance et montée en charge.

Sortie : système documenté et exploitable
Programme · Couche IA

Du bon prompt à un agent qui répond avec vos données.

Trois séquences de trois heures structurent la couche d'intelligence du parcours.

09 · Prompt

Ingénierie de prompts

Objectif, rôle, contexte, contraintes, exemples, format de sortie et amélioration itérative.

Zero-shotFew-shotÉvaluation
10 · Contexte

Ingénierie du contexte

Documents, mémoire, consignes, fenêtre de contexte et préparation d'une base exploitable.

MémoireDocumentsGuardrails
11 · Agent

Créer le premier agent RAG

Ingestion, recherche augmentée, génération de réponse, validation des sources et grille de test.

EmbeddingsRetrievalSources
Méthode pédagogique

Apprendre en construisant.

Les concepts sont introduits au moment où ils deviennent nécessaires dans le projet. Chaque séquence alterne démonstration, pratique guidée et validation.

Pratique
70%
Démonstration
20%
Concepts
10%
01Matrice des opportunités d'automatisationCadrage
02Bibliothèque de workflows n8n réutilisablesBuild
03Connecteurs API et scénario MCPConnect
04Bibliothèque de prompts et grille d'évaluationIA
05Mini-pipeline RAG avec sources contrôléesAgent
06Dossier d'exploitation : logs, sécurité et monitoringProduction
Public & prérequis

Pour les équipes qui veulent faire, pas seulement comprendre.

  • Équipes opérationnelles et responsables de processus
  • Chefs de projet digital, consultants et builders no-code
  • Développeurs, tech leads et équipes data
  • Managers qui pilotent une feuille de route IA
  • Aucun prérequis en IA pour démarrer le parcours
Intra-entreprise

Votre contexte, vos outils, vos cas d'usage.

Le fil rouge est adapté aux processus et contraintes de votre organisation.

Sur siteGroupe dédiéCas réel
À distance / hybride

Des séquences courtes et des labs synchrones.

Un format flexible avec environnement partagé, coaching et revues de livrables.

LiveCoachingRessources
Parcours adaptable

48 heures complètes ou blocs ciblés.

Le programme peut être déployé en intensif, en journées espacées ou en modules sélectionnés selon le niveau de l'équipe.

Construire le format
Prochaine étape

Transformons un premier processus en système IA opérationnel.

Un échange de cadrage suffit pour identifier le bon format, le niveau du groupe et le cas fil rouge.

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L'avenir ne s'attend pas. Il s'adopte.

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