[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-integrer-un-assistant-conversationnel-dans-une-application-metier":3,"highlight-python-@app.post(\"/assistan":44},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/bc8a8e76-b343-11f1-a993-d8ca06000363","Intégrer un assistant conversationnel dans une application métier","integrer-un-assistant-conversationnel-dans-une-application-metier",null,"Développeurs, architectes applicatifs, chefs de projet techniques, éditeurs d'applications internes.","-   Pratique du développement applicatif.","-   concevoir le périmètre fonctionnel et les garde-fous d'un assistant métier\n-   connecter l'assistant aux données et aux traitements de l'application\n-   gérer le contexte conversationnel et les cas de sortie de périmètre\n-   évaluer la qualité des réponses et suivre l'assistant en production","--day1--\n\n## Cadrer l'assistant\n\n-   Définition du périmètre fonctionnel et des questions hors périmètre\n-   Cas d'usage réellement utiles dans une application métier\n-   Choix entre assistant de consultation et assistant capable d'agir\n-   Attentes des utilisateurs et gestion de la déception\n-   Critères de réussite mesurables\n-   Travaux pratiques : cadrage de l'assistant du projet fil rouge\n\n--break--\n\n## Connexion aux données de l'application\n\n-   Accès aux données métier : requêtes contrôlées plutôt que accès libre\n-   Recherche documentaire sur les contenus de l'application\n-   Respect des droits d'accès de l'utilisateur connecté\n-   Contexte fourni à l'assistant : session, page, dossier en cours\n-   Actions exposées à l'assistant et validation associée\n-   Travaux pratiques : connexion de l'assistant aux données et aux droits de l'application\n\n--day2--\n\n## Qualité des échanges\n\n-   Consigne système : rôle, périmètre, ton, limites\n-   Gestion du contexte conversationnel et de la mémoire de session\n-   Comportement en cas de question hors périmètre ou sans réponse\n-   Citation des sources et vérifiabilité des réponses\n-   Intégration à l'interface et parcours utilisateur\n-   Travaux pratiques : réglage du comportement de l'assistant sur une série de cas\n\n--break--\n\n## Sécurité, évaluation et exploitation\n\n-   Protection contre l'injection d'instructions et les détournements\n-   Filtrage des contenus en entrée et en sortie\n-   Jeu de cas de test et mesure de la qualité des réponses\n-   Journalisation des échanges et conformité RGPD\n-   Supervision, coût par conversation et amélioration continue\n-   Travaux pratiques : évaluation de l'assistant et mise en place de la supervision","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","14.00","L2-ITE-12","2026-09-18T11:42:27+00:00","2026-09-18T11:31:33+00:00","1660.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0","Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"Deux jours pour concevoir le périmètre fonctionnel et les garde-fous d'un assistant métier, le connecter aux données et traitements de l'application, gérer le contexte conversationnel et les sorties de périmètre, puis évaluer et suivre sa qualité.","Ajouter un assistant conversationnel à une application existante échoue souvent faute d'un périmètre clairement défini. Cette formation de deux jours part de la conception fonctionnelle de l'assistant — cas d'usage retenus, ton, limites explicites — avant de le connecter aux données et aux traitements réels de l'application par des appels contrôlés. Les participants gèrent le contexte conversationnel sur plusieurs tours, détectent et traitent proprement les demandes hors périmètre, et mettent en place des garde-fous empêchant les réponses non conformes. La formation se termine sur l'évaluation de la qualité des réponses et le suivi de l'assistant en production, avec des indicateurs exploitables par une équipe produit. Elle s'adresse aux développeurs, architectes applicatifs, chefs de projet techniques et éditeurs d'applications internes pratiquant le développement applicatif.","#1C7ED6","mdi:forum-outline","python","@app.post(\"/assistant\")\nasync def repondre(requete: MessageEntrant):\n    if not dans_le_perimetre(requete.texte):\n        return {\"reponse\": MESSAGE_HORS_PERIMETRE, \"escalade\": True}\n    donnees = await recuperer_donnees_client(requete.id_client)\n    return {\"reponse\": generer_reponse(requete.texte, donnees, historique=requete.contexte)}","Intégration d'un assistant conversationnel métier : périmètre maîtrisé, connexion aux données applicatives, garde-fous et suivi qualité.","Ajoutez un assistant conversationnel utile à votre application métier, avec un périmètre maîtrisé, des garde-fous et une qualité mesurée en production.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-meta\">@app.post(\u003Cspan class=\"hljs-params\">\u003Cspan class=\"hljs-string\">"/assistant"\u003C/span>\u003C/span>)\u003C/span>\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">async\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">def\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-title function_\">repondre\u003C/span>(\u003Cspan class=\"hljs-params\">requete: MessageEntrant\u003C/span>):\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">not\u003C/span> dans_le_perimetre(requete.texte):\n        \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> {\u003Cspan class=\"hljs-string\">"reponse"\u003C/span>: MESSAGE_HORS_PERIMETRE, \u003Cspan class=\"hljs-string\">"escalade"\u003C/span>: \u003Cspan class=\"hljs-literal\">True\u003C/span>}\n    donnees = \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">await\u003C/span> recuperer_donnees_client(requete.id_client)\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> {\u003Cspan class=\"hljs-string\">"reponse"\u003C/span>: generer_reponse(requete.texte, donnees, historique=requete.contexte)}\u003C/code>\u003C/pre>",1789740846585]