IA Générative : Productivité et automatisation des rapports techniques

Transformez vos données d'ingénierie en rapports structurés grâce aux LLM

Présentation de la formation

L’IA générative au service de la rigueur technique : apprenez à dompter les LLM pour transformer vos flux de données en synthèses décisionnelles opérationnelles.

Durée : 5 jours (35 heures) ou Parcours Modulaire (In-Company)
Public : Ingénieurs d’études, consultants, directeurs techniques, rédacteurs de rapports de conformité.
Prérequis : Niveau Master 1 ou 2, maîtrise des outils bureautiques standards.

Points forts de la formation

Ateliers « Prompt Engineering » Technique (50% Pratique) : Ne vous contentez pas de théorie. Manipulez vos propres jeux de données (tableaux Excel, logs de capteurs, notes de calcul) pour générer des rapports réels en atelier.
Sécurité et Confidentialité des Données : Un point différenciant crucial. Nous formons vos collaborateurs aux enjeux de la protection des données industrielles : comment utiliser les LLM sans compromettre la propriété intellectuelle de votre entreprise.
Approche Métier « Ingénieur-Centrique » : Nos formateurs ne sont pas que des experts en IA ; ils connaissent les normes de rédaction technique (ISO, Eurocodes, rapports de conformité) et adaptent l’outil à la rigueur de votre secteur.
Architecture de Solutions sur Mesure : Au-delà du simple chat, nous enseignons la méthodologie pour structurer des workflows d’automatisation durables, adaptés aux flux d’information spécifiques de vos bureaux d’études.
Certification & Innovation : Validez vos compétences par une reconnaissance académique adossée à nos partenaires universitaires et laboratoires d’innovation digitale.

Objectifs de la formation

A l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :

Maîtriser le Prompt Engineering appliqué au génie civil et à l’industrie.
Automatiser la synthèse de documents techniques complexes (normes, cahiers des charges).
Concevoir un assistant IA personnalisé (Agent GPT) respectant la confidentialité des données.

Programme

Jour 1 : Fondamentaux & Sécurité des Données Techniques

Objectif : Comprendre le potentiel et sécuriser l’usage professionnel.

Panorama de l’IA en 2026 : Évolution des modèles (GPT-4o, Claude 3.5/4, Gemini 1.5 Pro, modèles locaux type Mistral/Llama).
Le fonctionnement technique (sans maths) : Pourquoi l’IA peut « inventer » (hallucinations) et comment l’empêcher.
Confidentialité Industrielle : * Risques liés aux données sensibles (propriété intellectuelle, RGPD).
- Mise en place d’environnements sécurisés (instances privées, anonymisation des données techniques avant envoi).
Atelier : Audit des rapports types de l’entreprise pour identifier le potentiel d’automatisation.

Jour 2 : Ingénierie du Prompt (Avancé)

Objectif : Obtenir des résultats d’une précision chirurgicale.

Méthodologies structurantes : Frameworks C.A.R.E. (Contexte, Action, Résultat, Exemple) et Chain-of-Thought.
Contrôle de la rigueur scientifique : * Forcer l’IA à citer des sources ou des normes (Eurocodes, NF, ISO).
- Gestion des unités de mesure et des calculs simples via l’IA.
Interactions multimodales : Analyser des photos de chantiers, des schémas techniques ou des captures d’écran pour alimenter un rapport.
Atelier : Création d’un « Prompt Master » capable de rédiger un chapitre technique complet à partir de notes brutes.

Jour 3 : Analyse de Données & Tableurs Augmentés

Objectif : Transformer les mesures et logs en analyses rédactionnelles.

L’IA et Excel/SQL : Utiliser les capacités d’analyse de données (Code Interpreter) pour traiter des fichiers CSV/Excel complexes.
Synthèse de données hétérogènes : Croiser des données de capteurs, des rapports d’essais et des historiques de maintenance.
Visualisation assistée : Demander à l’IA de générer des graphiques pertinents et de les interpréter pour le rapport final.
Atelier : À partir d’un relevé de mesures brutes, générer automatiquement une conclusion technique argumentée.

Jour 4 : Automatisation & Workflows (No-Code / Low-Code)

Objectif : Ne plus faire de copier-coller.

Introduction aux agents IA : Créer un assistant personnalisé (GPTs ou agents autonomes) spécialisé dans vos normes internes.
L’automatisation des flux : Introduction à des outils comme Make ou n8n pour connecter vos outils (SharePoint, Outlook, Word) aux LLM.
Génération de documents Word/PDF : Créer des templates dynamiques qui se remplissent automatiquement grâce à l’IA.
Atelier : Construction d’un mini-automate qui rédige un projet de mail ou de rapport dès qu’un nouveau fichier de données est déposé dans un dossier.

Jour 5 : Projet Fil Rouge & Certification

Objectif : Livrer une solution prête à l’emploi.

Matin : Développement du projet final. Création d’un workflow complet d’automatisation pour un rapport technique réel apporté par l’apprenant.
Après-midi : Test et Validation.
- Revue critique par les pairs (méthode Design Thinking).
- Analyse de la fiabilité : Mise en place de « garde-fous » pour la relecture humaine systématique.
Bilan : Mesure du ROI (temps gagné vs temps investi).
Passage de la certification / Évaluation des acquis.

MODALITES PEDAGOGIQUES

Formation en distanciel

Brainstorming et partage d’expériences en ateliers

Production d’outils sur-mesure

Mises en situation, debriefs et conseils individualisés

Plan de Progrès Individuel à l’issue de la formation.

70% pratique, exercices sur des cas réels d’entreprises.

MODALITES D’EVALUATION

Réalisation d’un rapport automatisé via un outil d’IA.
Etudes de cas en ateliers et mises en situation

TARIF

2 200 € / 13 200 R$ (Individuel)
2 800 € / 16 800 R$ (Entreprise).

Découvrez les différents financements possibles.

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Il s’agit d’une nouvelle formation et aucune session n’a encore été réalisée.