Expert · 5 jours

Déployer un chatbot
interne avec l'IA

De la conception à la mise en production — construire un assistant IA opérationnel sur ses propres données métier.

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Informations pratiques

Formation
à la loupe

Durée

35h

5 jours intensifs

Tarif

6 500€ HT/pers

Participants

4 à 6

Groupe restreint

Modalité

Présentiel

Fortement recommandé

Matériel requis

Ordinateur performant

8 Go RAM min. + accès admin

Objectifs et
compétences visées

✓

Concevoir et déployer un chatbot RAG

Chatbot opérationnel sur ses propres données métier, de A à Z.

✓

Maîtriser l'infrastructure technique cloud

Déployer et sécuriser son propre serveur cloud sans compétences en développement.

✓

Créer une interface utilisateur adaptée

Interface aux couleurs de son entreprise, créée avec le vibe coding.

✓

Paramétrer, tester et maintenir

Fiabiliser les réponses et maintenir le chatbot dans la durée.

✓

Accompagner l'adoption

Embarquer ses collaborateurs et piloter le déploiement interne.

Public concerné et
prérequis

Public concerné

Référents IA internes, responsables informatiques, chefs de projet digitaux et dirigeants souhaitant déployer un assistant IA sur leurs propres données.

Ce programme s'adresse aux profils motivés par la pratique, sans nécessairement avoir de compétences en développement.

Prérequis

  • ✓ Avoir suivi une formation métier Propulsion IA de niveau 2 ou justifier d'une expérience IA équivalente
  • ✓ Ordinateur personnel performant (8 Go RAM minimum, accès administrateur)
  • ✓ Connexion internet stable et haut débit indispensable
  • ✓ Compte cloud à créer en amont — instructions envoyées 5 jours avant la formation
  • ✓ Apporter ses propres documents métier (PDF, Word) pour travailler sur ses cas réels

Programme détaillé
35h de pratique

Jour 1 — Cadrage, conception et préparation des données

Module 1 — Introduction : les usages possibles et le fonctionnement d'un chatbot RAG

Les cas d'usage principaux : onboarding des collaborateurs, capitalisation documentaire, SAV e-commerce, assistant métier interne. Ce qu'est un système RAG et comment il fonctionne — schémas et explications visuelles. La différence entre un chatbot simple, un RAG et un agent autonome. Quand utiliser quoi.

Module 2 — Rédiger son cahier des charges

Définir l'objectif précis, le public cible et les cas d'usage prioritaires. Concevoir son interface : type, charte graphique, ton, nom du chatbot, message d'accueil. Identifier les données disponibles et évaluer leur qualité. Ce qu'on ne met pas dans un chatbot — données sensibles et contraintes RGPD. Exercice : chaque participant rédige son cahier des charges complet.

Module 3 — Choisir son environnement et préparer ses données

Cloud versus on-premise : comparatif coûts, sécurité et contraintes. Choix du modèle de langage selon le besoin. Audit, nettoyage et structuration des documents apportés par chaque participant.

Jour 2 — Infrastructure technique

Module 4 — Installer et configurer le serveur cloud

Provisionner son VPS, configuration initiale et sécurisation. Installer les composants serveur et organiser les répertoires. Vérification que l'ensemble fonctionne correctement. Temps dédié à la résolution des imprévus techniques.

Module 5 — Déployer les composants du système RAG

Installer et configurer le moteur RAG. Connecter le modèle de langage choisi via son API. Vérifier que tous les composants communiquent correctement.

Jour 3 — Base de connaissance et premiers tests

Module 6 — Mettre en place la base de données vectorielle

Comprendre les embeddings et la recherche sémantique — schémas visuels. Configurer la base vectorielle. Ingérer ses propres documents : PDF, Word, pages web. Premier test : le chatbot répond à ses premières questions à partir de ses propres données. Moment fort de la formation.

Module 7 — Optimiser la qualité du RAG

Identifier les réponses incorrectes ou incomplètes. Améliorer le découpage des documents et la qualité de l'ingestion. Itérations successives pour fiabiliser les réponses.

Jour 4 — Interface et paramétrage métier

Module 8 — Créer son interface avec le vibe coding

Rappel du cahier des charges — section interface. Démonstration complète de l'outil de vibe coding avant la pratique. Chaque participant crée son interface à partir de son cahier des charges. Connexion de l'interface au moteur RAG déployé.

Module 9 — Paramétrage métier et personnalisation

Définir la personnalité, le ton, le nom et les limites du chatbot. Paramétrer les règles métier : ce à quoi il répond, ce qu'il refuse. Optimisation par itérations successives. Intégration no-code avec Make ou n8n si besoin de connecter d'autres outils.

Jour 5 — Tests, maintenance et déploiement

Module 10 — Tests complets et corrections

Scénarios de test : questions attendues, questions limites, cas d'erreur. Corrections et ajustements à partir des retours du soir précédent. Valider la qualité avant ouverture aux utilisateurs.

Module 11 — Maintenance et mises à jour dans la durée

Mettre à jour le socle technique : correctifs et montées de version. Enrichir la base de connaissance avec de nouveaux documents. Surveiller les performances et détecter les dérives de réponses.

Module 12 — Accompagner les utilisateurs et présentation finale

Créer un guide utilisateur simple et accessible. Préparer le plan de déploiement et la communication interne. Chaque participant présente son chatbot fonctionnel au groupe. Feedback collectif, ajustements et remise du kit Propulsion IA.

Méthodes et moyens

  • 🛠️ Entièrement pratique avec démonstrations en direct à chaque étape
  • 📂 Chaque participant travaille sur sa propre infrastructure et ses propres données tout au long des 5 jours
  • 📊 Schémas visuels pour comprendre les concepts techniques sans prérequis en développement
  • 💻 Ordinateur performant requis pendant toute la formation

Suivi & évaluation

  • ✓ Évaluation continue via les livrables produits à chaque module
  • 🎯 Présentation du chatbot fonctionnel en fin de parcours
  • 📊 Questionnaire de satisfaction à chaud

Ce que chaque participant
repart avec

Cahier des charges structuré

Infrastructure cloud déployée

Base vectorielle alimentée

Chatbot fonctionnel personnalisé

Interface aux couleurs de l'entreprise

Grille de tests et checklist maintenance

Guide utilisateur et plan de déploiement

Kit de ressources Propulsion IA

Accessibilité

Les personnes dont la situation nécessite une adaptation sont invitées à nous contacter directement afin de trouver les solutions les mieux adaptées.

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