- Objectifs
- Maîtriser l’utilisation de l’IA générative dans un contexte pharmaceutique
- Piloter les méthodologies projets IA en suivant les étapes spécifiques de la conception à la mise en production industrielle
- Comprendre les enjeux de compliance liés à l’IA en Europe/Tunisie
- Développer des agents autonomes connectés aux outils métiers (LIMS, MES, ERP) pour une intégration logicielle fluide
- Programme
Module 1 : Maîtrise de l’IA Générative & Art du Prompting
Introduction & Machine Learning
- Introduction & Acculturation : comprendre les LLM et l'écosystème actuel
- Machine learning : donnée numérique / prédiction : Mise en situation
- Technicité de l’IA : mécanismes de fonctionnement et limites (hallucinations, biais)
Maîtriser l’art du prompt
- Ingénierie de Prompt (Prompt Engineering) : fondamentaux & utilisation pharma
- Atelier Pratique : passage de la théorie à la pratique
Module 2 : Compliance, Éthique et Gouvernance au service de la Pharmaceutique
- Régulation : décryptage de l’AI Act et du Data Act (comprendre les obligations spécifiques aux systèmes de santé et de production)
- Protection & Propriété : sécurisation de la donnée de santé et enjeux de propriété intellectuelle sur les outputs de l'IA
- Gouvernance des données : Cloud Act vs RGPD & INPDP
- Note de synthèse
Module 3 : L'IA en Milieu Industriel – De la Donnée au Pilotage Opérationnel
- Exploiter la continuité numérique : transformer les flux de données brutes issus des automates, du MES et du LIMS en leviers d'intelligence opérationnel
- Qualité Prédictive & Revue de Lot
- Maintenance Prédictive & Utilités
Module 4 : Méthodologie Projet IA
- Planification d'un projet IA : de l'identification du besoin au calcul du ROI
- Gestion des parties prenantes et cycle de vie d'un projet de données
- Comprendre la conduite du changement
- Atelier : création de votre planification projet IA (Feuille de route)
Module 5 : Création d'un Agent IA
Phase de Conception & Architecture
- Conception : architecture de l'agent et sélection des sources de données
- Développement : configuration technique (RAG) et paramétrage métier
- Outils : AWS, Pinecone, FlowiseAI, Streamlit
Études Dirigées : Développement & Configuration
- Configuration : indexation des données dans la base vectorielle
- Construction : assemblage de l'agent et paramétrage des instructions métiers
- Interface : création du frontend utilisateur avec Streamlit
Finalisation, Tests & Déploiement
- Tests Qualité : simulation de cas critiques et correction des hallucinations
- Packaging : exportation des configurations (JSON, Blueprints) pour garantir la portabilité de l'agent sans serveur fixe
- Restitution : présentation des projets et débriefing sur la maintenance future
- Les formateurs
- Formulaire d'inscription
- Méthodes
Méthodes Pédagogiques
Nos formations s’appuient sur une pédagogie active, alternant apports théoriques, cas pratiques, mises en situation et échanges d’expériences. Chaque session est conçue pour favoriser l’implication des participants grâce à une approche concrète, centrée sur leurs problématiques métier. Des supports de cours sont remis aux stagiaires et des exercices d’application permettent une appropriation progressive des notions abordées. L’ancrage des apprentissages est renforcé par des séquences de retour d’expérience et de co-construction.
Méthodes d’évaluation
L’évaluation des acquis se fait de manière continue tout au long de la formation via des quiz, des études de cas, des mises en pratique ou des QCM. Une évaluation finale permet de mesurer l’atteinte des objectifs pédagogiques. À l’issue de la formation, une attestation de fin de formation est remise aux participants, mentionnant les compétences visées et le niveau d’acquisition observé. Un questionnaire de satisfaction est également proposé afin d’améliorer en permanence la qualité de nos actions de formation.
Votre formation sur mesure
Au-delà des parcours standards, nous créons des formations sur mesure, alignées sur vos enjeux et objectifs.
Experts Certifiés
Un réseau d’experts au service de l’industrie
