Pour qui
Développeurs, profils data, responsables techniques et utilisateurs avancés qui veulent automatiser par le code.
FORMATION
Automatisation IA et Python
Formation Python de 14 heures pour les entreprises qui veulent prototyper un workflow IA borné, testable et adapté à un cas autorisé de l’équipe.
Niveau Intermédiaire
Durée 2 jours, 14 heures
Format Présentiel, distanciel ou hybride
Tarif Sur devis
S’orienter sans se tromper
Est-ce la bonne formation pour vous ?
Prérequis
Bases de Python et environnement de travail Python opérationnel.
Choisissez ce parcours si…
Votre équipe sait utiliser Python et veut construire un workflow testable.
Voir aussi : Automatisation IA sans code : construire un workflow contrôléCompétences observables
Ce que vous saurez faire après la formation
- 01Décomposer un workflow déterministe en étapes testables
- 02Valider les entrées, les transformations et les sorties
- 03Isoler l’appel à une API ou à un service IA
- 04Prévoir les erreurs, les reprises et les tests de non-régression
- 05Produire des logs utiles et des exports relisibles
Vous pratiquez sur des tâches concrètes
- Construction progressive d’un workflow Python déterministe à partir d’un cas autorisé de l’équipe
- Avec validation
- Appel externe simulé
- Tests
- Gestion d’erreurs
- Logs
Une progression lisible
Le programme, étape par étape
Deux journées de cadrage du cas, de code guidé, de tests et de revue.
01 Cadrer un workflow déterministe 2 h 30
Objectif
transformer une tâche récurrente en une suite d’étapes explicites, prévisibles et contrôlables
Au programme
entrée, transformation, sortie, contrat de données, état, idempotence et validation humaine
Exercice
dessiner le chemin nominal, les contrôles et les arrêts d’un besoin donné
Vous repartez avec
schéma du workflow et critères d’acceptation
Critère de réussite
chaque étape possède une entrée, une sortie, un responsable et une conduite définie en cas d’échec
À savoir
un workflow déterministe ne doit pas automatiser une décision dont le responsable ou les données autorisées ne sont pas définis
02 Valider les entrées et les sorties 2 h 45
Objectif
refuser, corriger ou isoler une donnée invalide avant qu’elle ne traverse le workflow
Au programme
types, champs obligatoires, normalisation, doublons, schéma de sortie et erreurs explicites
Exercice
écrire les contrôles et les tests de cas valides, incomplets et mal formés
Vous repartez avec
fonctions de validation, fixtures et rapport d’erreurs
Critère de réussite
aucune donnée invalide n’entre silencieusement dans l’étape suivante ni dans l’export final
À savoir
une validation de structure ne garantit ni la véracité ni l’autorisation d’utiliser la donnée
03 Connecter une API ou une étape IA 3 h
Objectif
appeler un service simulé derrière une interface remplaçable, sans exposer de secret ni lui déléguer la conduite du workflow
Au programme
requête HTTP, délai, authentification par configuration, réponse structurée, adaptateur et dépendance externe
Exercice
implémenter l’adaptateur, masquer la configuration sensible et contrôler la réponse avant de poursuivre
Vous repartez avec
client isolé, configuration d’exemple non secrète et test avec doublure
Critère de réussite
le workflow reste testable hors réseau et l’étape suivante dépend d’une règle écrite, pas d’une décision implicite du service
À savoir
une API ou un service IA peut changer, ralentir, se tromper ou imposer des règles d’usage supplémentaires
04 Tester les erreurs et la reprise 3 h
Objectif
rendre un échec reproductible puis reprendre le traitement sans perdre ni dupliquer silencieusement une donnée
Au programme
tests unitaires, cas limites, timeout, réponse inattendue, répétition sûre, point de reprise et stratégie de repli
Exercice
couvrir succès, délai dépassé, schéma invalide, doublon et reprise après interruption
Vous repartez avec
suite de tests et matrice cas-réponse-reprise attendue
Critère de réussite
le chemin nominal et chaque erreur prévue aboutissent à un état déterministe et explicable
À savoir
les tests locaux ne reproduisent pas toutes les pannes, les dépendances ni les volumes de production
05 Journaliser, exporter et maintenir 2 h 45
Objectif
produire un export relisible et des traces qui permettent de comprendre, arrêter puis reprendre une exécution
Au programme
logs proportionnés, identifiant de corrélation, statut, CSV, JSON, indicateur et maintenance
Exercice
ajouter les logs utiles, exporter les résultats et documenter lancement, arrêt et reprise
Vous repartez avec
export final, journal d’exemple nettoyé et fiche d’exploitation
Critère de réussite
une autre personne peut expliquer le résultat et relancer le traitement sans improviser
À savoir
observabilité, sauvegarde et conservation des traces doivent être adaptées au contexte réel avant mise en production
Pour qui
Cette offre s’adresse aux entreprises dont l’équipe sait déjà utiliser Python et veut automatiser un traitement par le code. Elle convient quand le besoin demande des validations précises, des tests et une intégration API maîtrisée autour d’un cas clairement borné.
Cas concrets
À partir d’un cas que l’organisation autorise : contrôler un fichier avant traitement, appeler un service simulé ou autorisé, isoler les lignes en erreur, reprendre après une interruption et produire un export CSV ou JSON accompagné de logs relisibles. Le cadrage adapte le prototype aux entrées, sorties et contrôles attendus par l’équipe.
Ce qui la distingue
Ici, le parcours du workflow est écrit et testé étape par étape. La voie no-code privilégie un éditeur visuel sans développement Python ; la voie agents IA traite des systèmes qui choisissent entre plusieurs actions. Cette formation reste centrée sur un prototype déterministe et contrôlable : elle ne promet ni déploiement ni préparation complète à la production.
Du cadrage au transfert
Comment se déroule la formation ?
- 01
Avant
Nous recueillons vos objectifs, le niveau du groupe, les outils disponibles et les exemples de tâches autorisées à travailler.
- 02
Pendant
Personnalisation à partir d’un cas et de données d’exercice autorisés par l’équipe, code guidé, tests, incidents simulés, revue collective et amélioration progressive.
- 03
Après
Exemple de projet Python, tests, checklist de sécurité, schéma du workflow, journal d’exemple nettoyé et fiche de reprise.
Tout savoir avant le devis
Informations pratiques
- Public
- Développeurs, profils data, responsables techniques et utilisateurs avancés qui veulent automatiser par le code.
- Prérequis
- Bases de Python et environnement de travail Python opérationnel.
- Durée et rythme
- 2 jours, 14 heures. Deux journées de cadrage du cas, de code guidé, de tests et de revue.
- Format et participants
- Présentiel, distanciel ou hybride. Équipe technique d’entreprise en petit groupe ou accompagnement individuel.
- Outils et équipement
- Python, environnement virtuel, bibliothèques adaptées au cas et services autorisés. Ordinateur avec Python et un éditeur configurés avant la session.
- Évaluation
- Exercices testés, revue du code et démonstration locale d’une exécution puis d’une reprise du prototype final.
- Accessibilité
- Les besoins d’adaptation sont recueillis avant la session afin de rechercher une solution appropriée.
- Tarif et conditions
- Sur devis. Les conditions applicables sont précisées dans la proposition adressée avant la prestation.
Repère de confiance : Programme conçu et animé par Ayoub Kahouadji. Programme mis à jour le 14 juillet 2026 par Ayoub Kahouadji.
Réponses avant de vous engager
Questions fréquentes
Cette formation correspond-elle à mon niveau ?
Le niveau annoncé est « Intermédiaire ». Bases de Python et environnement de travail Python opérationnel.
Quels outils faut-il préparer ?
Python, environnement virtuel, bibliothèques adaptées au cas et services autorisés. Ordinateur avec Python et un éditeur configurés avant la session. Les accès nécessaires sont confirmés pendant le cadrage.
Peut-on travailler sur nos propres exemples ?
Oui lorsque leur utilisation est autorisée. Les informations sensibles ou confidentielles doivent être retirées ou remplacées par des données d’exercice. Construction progressive d’un workflow Python déterministe à partir d’un cas autorisé de l’équipe, avec validation, appel externe simulé, tests, gestion d’erreurs, logs, reprise et export.
La formation peut-elle se dérouler à distance ?
Le format prévu est : Présentiel, distanciel ou hybride. Les modalités exactes sont précisées dans la proposition.
Comment le programme est-il adapté au groupe ?
Personnalisation à partir d’un cas et de données d’exercice autorisés par l’équipe, code guidé, tests, incidents simulés, revue collective et amélioration progressive. Le cadrage tient compte du public, du niveau et des tâches autorisées que vous souhaitez travailler.
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