Formation IA
en Nouvelle-Aquitaine
Formations à Bordeaux, Limoges, Poitiers et La Rochelle. Programmes adaptés aux spécificités des PME et ETI régionales.
Notre approche
Diagnostic
On analyse vos besoins, vos métiers et votre maturité data pour cadrer le programme.
Conception
On construit un programme adapté à vos cas d'usage réels, avec vos données.
Formation & Suivi
Sessions pratiques, ateliers hands-on, puis accompagnement post-formation.
Nos formateurs
Yacine Allam
PhD en IA
Priam Perrot
Expert BI & IA
Clara Jouy
Consultante Senior
Formations adaptées à votre secteur
Nos formations IA sont personnalisées selon votre secteur d'activité. Les exemples et exercices pratiques sont adaptés aux problématiques de votre industrie pour une application immédiate.
Les bénéfices de la formation IA
Productivité immédiate
Vos équipes gagnent en moyenne 5 à 10 heures par semaine grâce à l'automatisation IA des tâches répétitives.
Application directe
Nos formations sont basées sur vos cas d'usage réels. Chaque participant repart avec des outils utilisables dès le lendemain.
Autonomie durable
Formation + accompagnement post-formation : vos équipes deviennent autonomes dans l'utilisation des outils IA.
Culture data
Au-delà des outils, nous développons une culture de la donnée qui transforme les réflexes métier de vos collaborateurs.
La formation IA en Nouvelle-Aquitaine
IA générative pour les services
Les entreprises de services bordelaises adoptent les LLM pour la rédaction, l'analyse documentaire et le support client. Nos formations couvrent le déploiement de chatbots, l'automatisation de workflows et le prompt engineering avancé.
Formation data pour la filière bois-forêt
Les gestionnaires forestiers des Landes se forment à l'utilisation du LiDAR, à l'analyse d'images satellite et à la modélisation prédictive de croissance. Nos modules couvrent le traitement de données géospatiales avec Python et QGIS.
IA et ostréiculture de précision
Les ostréiculteurs d'Arcachon et de Marennes-Oléron se forment à l'exploitation des données de capteurs de qualité d'eau, à la prévision de mortalité et à l'optimisation des cycles d'élevage par modèles statistiques et ML.