Retour
CoursIntermédiaireGénéralGenAI Builders

GenAI pour Operations et Automatisation des Processus

Famille : 🟨 F4 - GenAI Augmentation Métiers

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

6 modules de formation

Module 1

Fondamentaux Process Automation avec GenAI

1h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Qu'est-ce que BPA ?
RPA vs BPA vs AI-powered automation
Benefits : time saved, cost reduction, accuracy
Use cases par industrie
Différence clé : GenAI vs traditional automation
- Traditional : Rule-based, fixed workflows
- GenAI : Context-aware, adaptive, creative
Capacités GenAI :
- Content generation
- Decision-making
- Data extraction et analysis
- Natural language understanding
- Autonomous task execution
No-Code Automation :
- Zapier : €20-€100/mois (leader market)
- Make (ex-Integromat) : Gratuit-€29/mois
- n8n : Open-source gratuit
- Microsoft Power Automate : €15-€40/user/mois
GenAI Platforms :
- ChatGPT API : $0.002-$0.03 per 1K tokens
- Claude API : Similar pricing
- Google Gemini : €7-€35/mois
- Microsoft Copilot : €30/user/mois
AI Agents Platforms :
- LangChain : Open-source
- AutoGen : Open-source
- AgentGPT : Web-based
- Zapier AI Actions : Intégré Zapier
1. Process Mapping :
- Cartographier processus actuel (as-is)
- Identifier pain points
- Définir processus cible (to-be)
2. Automation Opportunity Score :
- Répétitivité : High/Medium/Low
- Volume : Nombre transactions/mois
- Complexité : Simple/Medium/Complex
- ROI potential : Time saved × Hourly cost
3. Prioritization Matrix :
- Quick wins (high ROI, low effort)
- Major projects (high ROI, high effort)
- Low priority (low ROI, low effort)
Module 2

Création Workflows No-Code avec Zapier

1h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Concepts clés :
- Zap : Automated workflow
- Trigger : Event qui démarre workflow
- Action : Tâche exécutée
- Step : Composant du workflow
- Filter : Conditional logic
- Path : Multiple branches
Instant : Real-time (webhook)
Polling : Check every X minutes
Schedule : Time-based
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
1. Connect Gmail account
2. Define trigger conditions
3. Add Google Drive action
4. Map attachment to Drive folder
5. Add Slack confirmation
6. Test et activate
1. Create OpenAI account
2. Generate API key (https://platform.openai.com/api-keys)
3. Add to Zapier connections
4. Configure parameters
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
1. Content Generation :
- Blog post automation
- Social media scheduling
- Marketing copy creation
2. Document Processing :
- Extract data from PDFs
- Summarize long documents
- Generate reports
3. Customer Communication :
- Auto-respond to common queries
- Personalize outreach emails
- Create meeting summaries
Module 3

Multi-Step Workflows et Conditional Logic

45min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Only continue if : Simple condition
Filter : Multiple AND/OR conditions
Paths : If/Else branches
Lookup Tables : Dynamic routing
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Delay : Wait X minutes/hours/days
Schedule : Run at specific time
Digest : Batch multiple triggers
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Module 4

Document Processing et Data Extraction

45min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Invoice processing
Contract analysis
Resume screening
Form data extraction
Report generation
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
OCR : Extract text from images (Google Vision API)
Translation : Multi-language docs (DeepL API)
Classification : Categorize documents
Comparison : Detect changes between versions
Module 5

AI Agents Autonomes

45min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Un AI agent est un système autonome capable de :
Percevoir son environnement (inputs)
Prendre des décisions (reasoning)
Exécuter des actions (outputs)
Apprendre de feedback (optimization)
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
1. Memory : Context retention, conversation history
2. Tools : APIs, databases, web search
3. Planning : Break complex tasks into steps
4. Reasoning : Decision-making logic
5. Execution : Call tools, generate content
Answer FAQs
Search knowledge base
Create support tickets
Escalate to humans when needed
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Consultez la documentation Azure pour l'implémentation détaillée de cette fonctionnalité.
Resolution rate : % issues resolved without human
Accuracy : Correctness of responses
Response time : Speed
Customer satisfaction : CSAT scores
Escalation rate : % requiring human intervention
Module 6

Monitoring, Optimization et Scaling

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Execution rate : Success vs failures
Runtime : Time per workflow execution
API usage : Calls and costs
Error rate : Failures per 1000 runs
User adoption : Active workflows
Task history
Error logs
Performance graphs
Usage analytics
1. API Connection Errors :
- Check authentication
- Verify permissions
- Review rate limits
2. Data Mapping Errors :
- Missing required fields
- Wrong data types
- Format mismatches
3. Timeout Issues :
- Large file processing
- Complex AI operations
- Add delays or split workflows
4. AI Output Inconsistency :
- Refine prompts
- Add validation steps
- Implement retry logic
Use filters early (avoid unnecessary steps)
Batch operations when possible
Cache frequent results
Optimize AI token usage
Parallel execution where possible
Minimize API calls
Use webhooks vs polling
Implement error handling
1. Modular Design :
- Reusable sub-workflows
- Consistent naming conventions
- Documentation
2. Error Handling :
- Graceful failures
- Retry mechanisms
- Alert notifications
3. Version Control :
- Test in separate environment
- Gradual rollout
- Backup workflows
4. Governance :
- Access controls
- Audit logs
- Compliance checks

Prérequis pour suivre cette formation

1+ an en operations, process, ou business analysis
Familiarité avec workflows métiers
Connaissance outils business (CRM, email, etc.)
Process fundamentals
Basic understanding APIs
Comfortable with web applications
Email account
Accès outils à automatiser (ou trials)
Compte Zapier (free tier disponible)

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Ressources

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
25-40h
Niveau
Intermédiaire
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

Pourquoi choisir Adservio Academy ?

Formations 100% pratiques
Formateurs experts certifiés
Accompagnement personnalisé
Contenu à jour avec l'IA