Module 1
Maîtrise des Outils GenAI pour Ingénieurs
Maîtrise des Outils GenAI pour Ingénieurs
2-3h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectif : Maîtriser ChatGPT, Claude et Gemini et savoir quand utiliser chacun.
Quand utiliser ChatGPT :
- Brainstorming et génération d'idées (design alternatives, solutions techniques)
- Génération de code (scripts Python, Excel formulas, automation)
- Calculs et conversions (unités, formules, estimations rapides)
- Documentation et procédures (mode step-by-step)
Fonctionnalités avancées :
- GPT-4 (gratuit) vs GPT-4o (limité) : quand utiliser lequel
- Custom Instructions pour contexte ingénierie persistant
- Code Interpreter pour analyses de données (CSV, logs)
- Vision pour analyser schémas, graphiques, CAO screenshots
- DALL-E pour générer diagrammes conceptuels
Limites et Contournements :
- Hallucinations dans calculs → toujours vérifier
- Données d'entraînement limitées à 2023 → utiliser Gemini pour récent
- Confidentialité → ne jamais partager propriété intellectuelle
Quand utiliser Claude :
- Analyse de documents techniques longs (100-200 pages)
- Synthèse de datasheets, normes ISO, spécifications
- Raisonnement complexe et décisions multi-critères
- Génération de documentation structurée de haute qualité
Avantages spécifiques Claude :
- Fenêtre de contexte 200k tokens (vs 32k ChatGPT) → documents entiers
- Moins d'hallucinations, plus précis sur faits techniques
- Meilleur pour suivre instructions complexes (multi-étapes)
- Style d'écriture plus formel et structuré
Use cases ingénierie :
- Analyser datasheet de 150 pages et extraire specs clés
- Comparer 5 normes ISO pour identifier différences
- Générer rapport technique complet (structure, contenu, références)
Quand utiliser Gemini :
- Recherche et veille technologique (données 2024-2025)
- Accès internet en temps réel (brevets récents, publications)
- Synthèse de sources multiples (10+ articles scientifiques)
- Vision et analyse d'images techniques (diagrammes, schémas)
Avantages spécifiques Gemini :
- Données d'entraînement les plus récentes
- Intégration Google Workspace (Drive, Docs, Sheets)
- Multimodalité native (texte + images + vidéos)
- Recherche web intégrée (vérification de faits en temps réel)
Use cases ingénierie :
- Veille brevets sur nouveau matériau composite
- Synthèse des 20 dernières publications sur batteries lithium-ion
- Analyser schéma électrique complexe et identifier erreurs
Lab 1 : Utiliser ChatGPT pour générer 10 alternatives de design pour un bracket mécanique
Lab 2 : Analyser un datasheet de 50 pages avec Claude et extraire tableau de specs
Lab 3 : Faire une veille sur "smart manufacturing 2024" avec Gemini et synthétiser top 10 trends
Lab 4 : Comparer les 3 outils sur un même use case (analyse schéma électrique)
Durée : 2-3h de contenu + 2-3h de labs
Module 2
Prompt Engineering Avancé pour Ingénierie
Prompt Engineering Avancé pour Ingénierie
3-4h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectif : Maîtriser 50+ techniques de prompting avancé spécifiques aux use cases industriels.
Anatomie d'un Prompt Efficace pour Ingénieurs :
Règles d'Or du Prompting Ingénierie :
1. Toujours spécifier contexte technique (normes, matériaux, contraintes)
2. Demander format de sortie structuré (tableau, liste numérotée, rapport)
3. Inclure unités et ordres de grandeur (éviter ambiguïtés)
4. Valider résultats critiques avec calculs manuels
5. Itérer : prompt initial → résultat → affiner prompt
1. Template Analyse OEE : "Analyse données OEE et identifie top 3 goulots d'étranglement"
2. Template Optimisation Processus : "Optimise paramètres machine pour minimiser défauts"
3. Template Root Cause Analysis : "Analyse défauts qualité et identifie causes racines avec 5 Whys"
4. Template Calcul FEA : "Estime contraintes et déformations sans simulation complète"
5. Template Sélection Matériaux : "Recommande matériaux selon contraintes multi-critères"
6. Template Optimisation Topologique : "Suggère allègements de design en conservant rigidité"
7. Template Analyse Schéma : "Identifie erreurs et optimisations dans schéma électrique"
8. Template Calcul Dissipation Thermique : "Calcule dissipation et dimensionne refroidissement"
9. Template Sélection Composants : "Recommande composants électroniques selon specs"
10. Template Optimisation Consommation : "Optimise firmware pour maximiser durée de vie batterie"
11. Template Sélection Protocole : "Compare protocoles IoT (MQTT, LoRa, Zigbee) selon use case"
12. Template Architecture Edge : "Conçois architecture edge computing pour use case industriel"
13. Template Load Forecasting : "Prédis consommation énergétique selon données historiques"
14. Template Audit Énergétique : "Identifie gaspillages et recommande actions avec ROI"
15. Template Dimensionnement Renouvelable : "Dimensionne installation solaire/éolienne"
16. Template Analyse SPC : "Analyse cartes de contrôle et identifie dérives processus"
17. Template Plan de Contrôle : "Génère plan de contrôle selon risques AMDEC"
18. Template Audit ISO : "Prépare checklist audit ISO 9001 pour processus [X]"
19. Template Literature Review : "Synthétise état de l'art sur technologie [X]"
20. Template DOE Design : "Conçois plan d'expériences pour optimiser [Y] variables"
Atelier 1 : Créer 5 prompts personnalisés pour vos use cases quotidiens
Atelier 2 : Tester les 30 techniques sur un même problème et comparer résultats
Atelier 3 : Construire votre bibliothèque personnelle de 20 prompts templates
Durée : 3-4h de contenu + 3-4h d'ateliers
Module 3
Workflows IA-Augmentés par Domaine
Workflows IA-Augmentés par Domaine
4-6h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectif : Implémenter des workflows complets qui automatisent 30-50% de vos tâches quotidiennes.
Étape 1 : Collecter données OEE (disponibilité, performance, qualité)
Étape 2 : ChatGPT analyse et identifie top 3 goulots d'étranglement
Étape 3 : Claude génère plan d'action détaillé avec priorités
Étape 4 : Gemini recherche best practices pour chaque goulot
Étape 5 : ChatGPT génère rapport complet pour management
Gain : -60% temps analyse, +15% OEE en 3 mois
Étape 1 : Exporter logs capteurs (vibrations, température)
Étape 2 : ChatGPT Code Interpreter analyse patterns et anomalies
Étape 3 : Claude génère recommandations maintenance avec priorités
Étape 4 : ChatGPT crée ordres de travail détaillés
Gain : -40% pannes imprévues, +€200k/an économisés
Étape 1 : Filmer processus ou prendre photos
Étape 2 : ChatGPT Vision analyse et décrit étapes
Étape 3 : Claude structure en procédure formelle (avec checklist)
Étape 4 : Validation humaine et ajustements
Gain : -70% temps documentation, qualité +30%
Étape 1 : Brief design (contraintes, matériaux, budget)
Étape 2 : ChatGPT génère 10 alternatives conceptuelles
Étape 3 : Humain sélectionne top 3
Étape 4 : Claude détaille chaque alternative (avantages, inconvénients, coûts)
Étape 5 : ChatGPT génère scripts CAO pour prototypage rapide
Gain : -50% temps phase conceptuelle, +3× idées explorées
Étape 1 : Upload screenshot CAO ou modèle 3D
Étape 2 : ChatGPT Vision identifie zones critiques
Étape 3 : Claude calcule contraintes estimées (analytique)
Étape 4 : Recommandations optimisation (allègement, renforcements)
Étape 5 : Validation FEA si nécessaire (humain)
Gain : -40% itérations design, détection erreurs +60%
Étape 1 : Définir contraintes (mécanique, thermique, coût, disponibilité)
Étape 2 : ChatGPT propose 5 matériaux candidats
Étape 3 : Gemini recherche datasheets et propriétés récentes
Étape 4 : Claude compare et recommande (tableau multi-critères)
Étape 5 : ChatGPT génère justification technique pour achat
Gain : -80% temps sélection, décisions +30% optimales
Étape 1 : Upload schéma électrique (image ou netlist)
Étape 2 : ChatGPT Vision identifie composants et connections
Étape 3 : Claude analyse et détecte erreurs potentielles
Étape 4 : Gemini recherche datasheets des composants critiques
Étape 5 : ChatGPT génère rapport de review avec recommandations
Gain : -50% temps debug, détection erreurs +40%
Étape 1 : Lister consommations de tous composants
Étape 2 : ChatGPT calcule budget power total avec marges
Étape 3 : Claude dimensionne alimentation (régulateurs, capacités)
Étape 4 : Gemini trouve composants disponibles chez distributeurs
Étape 5 : ChatGPT génère BOM (Bill of Materials) avec prix
Gain : -60% temps dimensionnement, erreurs -80%
Étape 1 : Fournir specs produit et schéma
Étape 2 : Claude génère plan de test complet (fonctionnel, limites, environnemental)
Étape 3 : ChatGPT crée scripts de test automatisés
Étape 4 : Humain valide et ajuste
Gain : -70% temps création test plans, couverture +50%
Étape 1 : Fournir code firmware actuel (C/C++)
Étape 2 : ChatGPT analyse et identifie optimisations (memory, power)
Étape 3 : Claude suggère algorithmes plus efficaces
Étape 4 : ChatGPT génère code optimisé
Étape 5 : Humain teste et valide
Gain : -40% consommation batterie, +2× durée de vie
Étape 1 : Définir use case (nombre devices, data rate, latence)
Étape 2 : Claude conçoit architecture complète (edge, gateway, cloud)
Étape 3 : ChatGPT compare protocoles (MQTT, CoAP, LoRa) selon contraintes
Étape 4 : Gemini recherche best practices et références architectures
Étape 5 : Claude génère documentation architecture (diagrammes, specs)
Gain : -60% temps architecture, décisions +40% optimales
Étape 1 : Exporter données de milliers de devices
Étape 2 : ChatGPT Code Interpreter identifie patterns et anomalies
Étape 3 : Claude génère insights et recommandations
Étape 4 : ChatGPT crée dashboard visualisation (pseudo-code Python)
Gain : -80% temps analyse, insights 3× plus profonds
Étape 1 : Collecter données consommation (factures, capteurs)
Étape 2 : ChatGPT analyse et identifie postes de gaspillage
Étape 3 : Claude génère recommandations avec ROI estimé
Étape 4 : Gemini recherche technologies d'efficacité énergétique récentes
Étape 5 : Claude produit rapport d'audit complet
Gain : -70% temps audit, économies identifiées +40%
Étape 1 : Fournir profil de consommation et données météo
Étape 2 : ChatGPT calcule puissance crête solaire/éolienne requise
Étape 3 : Claude dimensionne stockage (batteries) et onduleurs
Étape 4 : Gemini trouve équipements disponibles avec prix
Étape 5 : ChatGPT génère business case avec ROI et payback
Gain : -60% temps dimensionnement, précision +30%
Étape 1 : Exporter historique consommation (CSV)
Étape 2 : ChatGPT Code Interpreter analyse patterns et tendances
Étape 3 : Claude génère modèle prédictif (régression, time series)
Étape 4 : ChatGPT visualise prédictions vs réel
Gain : Précision prédiction +25%, optimisation achats énergie €50k/an
Étape 1 : Exporter données cartes de contrôle (X-bar, R, p)
Étape 2 : ChatGPT Code Interpreter détecte dérives et out-of-control points
Étape 3 : Claude analyse causes potentielles (5M: Matière, Méthode, Main-d'œuvre, Milieu, Machine)
Étape 4 : ChatGPT génère rapport avec actions correctives
Gain : -80% temps analyse SPC, réactivité +60%
Étape 1 : Décrire problème qualité (défauts, contexte)
Étape 2 : Claude applique 5 Whys et Ishikawa automatiquement
Étape 3 : ChatGPT propose tests pour valider hypothèses
Étape 4 : Claude génère plan d'action avec priorités
Gain : -60% temps RCA, exhaustivité +40%
Étape 1 : Fournir process map et AMDEC (FMEA)
Étape 2 : Claude identifie points de contrôle critiques
Étape 3 : ChatGPT génère plan de contrôle détaillé (caractéristiques, fréquence, méthode)
Étape 4 : Humain valide et ajuste
Gain : -70% temps création plan, couverture risques +30%
Étape 1 : Définir sujet de recherche (ex: "solid-state batteries 2023-2024")
Étape 2 : Gemini recherche et liste top 20 publications
Étape 3 : Claude synthétise chaque publication (objectif, méthode, résultats, conclusions)
Étape 4 : ChatGPT génère synthèse globale (état de l'art, gaps, opportunités)
Gain : -90% temps literature review (3 jours → 3 heures)
Étape 1 : Définir objectif optimisation et variables (5-10 facteurs)
Étape 2 : Claude conçoit plan d'expériences optimal (Full factorial, Taguchi, etc.)
Étape 3 : ChatGPT génère protocole expérimental détaillé
Étape 4 : Après tests : ChatGPT Code Interpreter analyse résultats et identifie facteurs significatifs
Étape 5 : Claude recommande conditions optimales
Gain : -50% nombre d'essais, -40% temps total DOE
Étape 1 : Décrire invention (problème, solution, avantages)
Étape 2 : Gemini recherche brevets existants (prior art)
Étape 3 : Claude analyse novelty et patentabilité
Étape 4 : ChatGPT génère draft de brevet (claims, description, figures)
Étape 5 : Humain (+ avocat brevet) finalise
Gain : -60% temps rédaction draft, qualité +30%
Projet 1 : Implémenter 3 workflows pour votre domaine et mesurer gains
Projet 2 : Créer votre workflow personnalisé pour une tâche récurrente
Projet 3 : Former un collègue à utiliser un workflow IA-augmenté
Durée : 4-6h de contenu + 4-6h de projets
Module 4
ROI, Best Practices et Formation d'Équipes
ROI, Best Practices et Formation d'Équipes
2-3h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectif : Maximiser ROI de GenAI et déployer dans votre organisation.
1. Temps économisé : Avant/Après sur tâches spécifiques
2. Qualité améliorée : Taux d'erreurs, satisfaction client
3. Innovations accélérées : Nombre de designs explorés, time-to-market
4. Coûts évités : Détection bugs avant production, optimisation processus
Manufacturing Engineer : +40% productivité, €30k/an gains
Mechanical Engineer : -50% temps conception, 3× designs explorés
Electronics Engineer : -60% temps debug, -80% erreurs
IoT Engineer : -40% consommation batterie produits, €500k/an économies
Energy Engineer : -25% coûts énergie site, €200k/an économisés
Quality Engineer : -50% temps RCA, -30% taux rebut (€300k/an)
R&D Engineer : -90% temps literature review, +30% publications/an
1. ❌ JAMAIS partager : Propriété intellectuelle sensible, brevets non déposés, secrets de fabrication
2. ✅ OK de partager : Informations publiques, calculs génériques, concepts non confidentiels
3. ⚠️ Anonymiser : Noms clients, données spécifiques entreprise, performances réelles
Remplacer noms réels par génériques : "Client A", "Produit X"
Normaliser données : au lieu de "1237 unités", dire "~1200 unités"
Utiliser ordres de grandeur : "moteur ~5kW" vs "moteur 5.237kW"
ChatGPT Enterprise : données non utilisées pour entraînement, SSO, admin controls
Claude for Work : mêmes garanties
Gemini Advanced : idem
Coût : €20-30/user/mois (optionnel, pas requis pour cette formation)
Principe : IA génère, Humain valide et améliore
1. IA génère draft (80% du travail, 20% du temps)
2. Humain review et corrige (10% du temps)
3. IA affine selon feedback (5% du temps)
4. Humain valide final (5% du temps)
Calculs critiques de sécurité (structures, électrique, pression)
Conformité normes (toujours vérifier références)
Décisions éthiques ou légales
Innovation breakthrough (IA excellent pour itérer, moins pour révolutionner)
Présenter outils (ChatGPT, Claude, Gemini)
Démonstration live de 5 use cases métier
Chaque ingénieur crée compte gratuit et teste
Ateliers par domaine (manufacturing, mechanical, etc.)
Chaque ingénieur applique 3 workflows sur ses tâches réelles
Partage des résultats et apprentissages
Créer sa bibliothèque de prompts personnalisés
Construire workflows spécifiques à son poste
Mesurer ROI individuel (temps économisé)
Présenter résultats au management
Définir best practices équipe
Planifier adoption à grande échelle
Résultat : Équipe 30-50% plus productive en 4 semaines, coût €0
Newsletter hebdomadaire Adservio Academy (gratuit)
Tester nouvelles features dès disponibles (GPT-5 vision, Claude 200M tokens)
Communauté Adservio Academy (partage use cases, astuces)
GenAI multimodal (texte + image + vidéo + son)
Agents autonomes (workflows automatiques sans humain)
Edge GenAI (modèles légers sur hardware embarqué)
Industry-specific LLMs (modèles spécialisés manufacturing, energy, etc.)
Calculer ROI de GenAI pour 5 de vos tâches quotidiennes
Créer votre plan de formation équipe (4 semaines)
Définir stratégie de veille personnelle
Durée : 2-3h de contenu + 2-3h de projets