IA & Automatisation : Maîtrisez les Outils du Futur

🎯 Pour Qui Est Cette Formation ?

Cette formation est conçue pour :

Entrepreneurs qui veulent automatiser leur business sans coder
Marketeurs qui cherchent à 10x leur productivité
Consultants qui veulent offrir des services IA à leurs clients
Freelances qui veulent se différencier sur le marché

Prérequis : Aucune connaissance technique requise. Juste de la curiosité.

📖 Module 1 : Fondamentaux de l'IA (45 min)

1.1 Qu'est-ce que l'IA, Vraiment ?

Oubliez les clichés de robots tueurs. L'IA en 2025, c'est :

Intelligence Artificielle = Logiciel capable d'apprendre et de s'adapter

Les 3 types d'IA que vous allez rencontrer :

| Type | Description | Exemples | |------|-------------|----------| | IA Générative | Crée du contenu (texte, images, code) | ChatGPT, Midjourney, Claude | | IA Analytique | Analyse et prédit à partir de données | Google Analytics, CRM predictif | | IA Automatisation | Exécute des tâches répétitives intelligemment | Make + GPT, Zapier AI |

1.2 Comment les LLMs Fonctionnent (Sans Math)

LLM = Large Language Model (Grand Modèle de Langage)

Imaginez ChatGPT comme un perroquet ultra-intelligent :

Il a "lu" tout internet (jusqu'à une certaine date)
Il prédit le mot suivant le plus probable
Mot après mot, il construit des réponses cohérentes

Ce que les LLMs font bien :

✅ Rédiger du contenu
✅ Résumer des documents
✅ Traduire
✅ Coder (avec supervision)
✅ Analyser des textes
✅ Répondre à des questions

Ce que les LLMs font mal :

❌ Math complexe (utilisez des calculateurs)
❌ Informations en temps réel (sans plugins)
❌ Hallucinations (invente parfois des faits)
❌ Raisonnement logique complexe

1.3 Le Paysage IA en 2025

Leaders du marché:
  OpenAI:
    - ChatGPT (GPT-4, GPT-4o)
    - API robuste
    - Idéal pour: Polyvalence
    
  Anthropic:
    - Claude 3.5 Sonnet
    - Meilleur en analyse longue
    - Idéal pour: Documents longs, code
    
  Google:
    - Gemini Pro/Ultra
    - Intégration Google Workspace
    - Idéal pour: Écosystème Google
    
  Open Source:
    - Llama 3 (Meta)
    - Mistral
    - Idéal pour: Privacy, customisation

💡 Mon conseil : Commencez avec ChatGPT Plus (20$/mois), explorez Claude pour les projets complexes.

🤖 Module 2 : Maîtriser ChatGPT & les LLMs (60 min)

2.1 Prompt Engineering : L'Art de Parler aux IA

Un prompt = l'instruction que vous donnez à l'IA.

La différence entre un prompt amateur et pro :

❌ Prompt Amateur :

"Écris-moi un email"

✅ Prompt Pro :

"Tu es un copywriter B2B senior. Écris un email de prospection pour [contexte]. Cible : [persona]. Objectif : [CTA]. Ton : professionnel mais chaleureux. Format : sujet accrocheur + 3 paragraphes max + CTA clair."

2.2 Le Framework RICE pour des Prompts Parfaits

Rôle → Instructions → Contexte → Exemple

# Template RICE

## Rôle
Tu es [expert/spécialiste en X] avec [Y années d'expérience].

## Instructions
Ta mission est de [action spécifique].
Tu dois :
1. [Tâche 1]
2. [Tâche 2]
3. [Tâche 3]

## Contexte
- Mon entreprise : [description]
- Ma cible : [audience]
- Mon objectif : [goal]

## Exemple de sortie attendue
[Montrer un exemple du format souhaité]

2.3 Techniques Avancées de Prompting

Chain of Thought (Raisonnement étape par étape)

"Résous ce problème étape par étape. 
Montre ton raisonnement avant de donner la réponse finale."

Few-Shot Learning (Apprentissage par exemples)

Voici 3 exemples de ce que je veux :

Exemple 1:
Input: [X]
Output: [Y]

Exemple 2:
Input: [X]
Output: [Y]

Maintenant, fais la même chose pour :
Input: [Mon input]

Persona Stacking (Combiner des experts)

"Tu es un panel de 3 experts :
1. Un stratège marketing senior
2. Un data analyst
3. Un psychologue du consommateur

Chacun donne son point de vue sur : [question]"

2.4 Custom GPTs : Créer Votre Assistant Personnel

Les Custom GPTs permettent de créer des assistants spécialisés.

Étapes de création :

Aller sur chat.openai.com → Explore GPTs → Create
Définir le nom et la description
Configurer les instructions système
Ajouter des connaissances (fichiers PDF, docs)
Activer les actions (API externes)

Exemple de Custom GPT utile :

"Email Assistant Pro"

Instructions:
Tu es mon assistant email personnel.

Quand je te donne un contexte d'email à écrire :
1. Demande des clarifications si nécessaire
2. Propose 2 versions (formel / décontracté)
3. Optimise le sujet pour un taux d'ouverture max
4. Ajoute toujours un CTA clair

Ton : [définir votre ton habituel]
Signature : [votre signature]

2.5 Claude, Gemini, Mistral : Quand les Utiliser ?

| Outil | Force | Faiblesse | Idéal Pour | |-------|-------|-----------|------------| | ChatGPT | Polyvalent, plugins | Hallucinations | Usage quotidien | | Claude | Analyse longue, code | Moins créatif | Documents 100+ pages | | Gemini | Intégration Google | Moins bon en français | Gmail, Docs, Sheets | | Mistral | Français natif, privacy | Moins puissant | Entreprises FR |

⚙️ Module 3 : L'Automatisation No-Code (60 min)

3.1 Qu'est-ce qu'un Workflow d'Automatisation ?

Workflow = Suite d'actions déclenchées automatiquement

[Trigger] → [Action 1] → [Condition] → [Action 2] → [Action 3]

Exemple concret :

Nouveau lead Formulaire
    ↓
Ajouter à Google Sheets
    ↓
Si budget > 5000€ ?
    ↓ Oui                    ↓ Non
Notifier Slack #leads-hot    Ajouter à Mailchimp nurturing
    ↓
Créer tâche dans Notion

3.2 Make (ex-Integromat) : Le Choix Pro

Pourquoi Make ?

Interface visuelle puissante
Prix compétitif (plans généreux)
Gestion d'erreurs avancée
Parfait pour les workflows complexes

Concepts clés Make :

| Terme | Signification | |-------|---------------| | Scénario | Le workflow complet | | Module | Une étape/action | | Route | Condition if/then | | Iterator | Boucle sur une liste | | Aggregator | Combine des données |

Premier Scénario Make (15 min) :

Créer un compte sur make.com
Nouveau scénario
Ajouter module : Google Sheets → Watch Rows
Ajouter module : Email → Send Email
Mapper les champs
Activer le scénario

3.3 Zapier : L'Alternative Simple

Quand choisir Zapier :

Workflows simples (< 5 étapes)
Intégrations rares (Zapier a + de connecteurs)
Équipe non-technique

Vocabulaire Zapier :

Zap = Workflow
Trigger = Déclencheur
Action = Étape suivante

3.4 n8n : L'Option Open Source

Avantages n8n :

✅ Self-hosted = vos données chez vous
✅ Gratuit (si auto-hébergé)
✅ Très flexible
✅ Code custom possible

Inconvénients :

❌ Nécessite un serveur
❌ Courbe d'apprentissage
❌ Support communautaire uniquement

Installation rapide (Docker) :

docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

3.5 Les 10 Automatisations Essentielles

1. Lead Capture → CRM

Formulaire web → Airtable/Notion + Email de bienvenue

2. Social Media Scheduler

Nouveau post Google Sheets → Buffer/Hootsuite → Publication auto

3. Invoice Automation

Nouveau client Stripe → Générer facture → Email client → Comptabilité

4. Meeting Notes

Calendly booking → Memo dans Notion → Reminder 1h avant

5. Customer Support Triage

Nouveau ticket → Analyse sentiment → Route vers agent approprié

6. Content Curation

RSS Feed → Filter par mots-clés → Slack channel

7. Report Automation

Chaque lundi 9h → Pull data → Générer rapport → Email équipe

8. Onboarding Client

Deal won → Créer espace Notion → Envoyer welcome pack → Créer tâches

9. Review Management

Nouvelle review Google → Si < 3 étoiles → Alerte Slack + Email excuses

10. Data Sync

Nouveau contact HubSpot → Syncer avec Mailchimp + Slack

🔗 Module 4 : IA + Automatisation = Superpowers (75 min)

4.1 Connecter ChatGPT à Vos Workflows

L'équation magique :

Automatisation classique + IA = Automatisation intelligente

Exemple sans IA :

Email reçu → Forward à support@

Exemple avec IA :

Email reçu 
    ↓
GPT analyse le contenu
    ↓
Si = Réclamation urgente → Escalade manager
Si = Question technique → Forward dev
Si = Commercial → Forward sales
Si = Spam → Archive

4.2 Configuration Make + OpenAI

Étape 1 : Obtenir une API Key OpenAI

platform.openai.com
API Keys → Create new key
Copier et stocker en sécurité

Étape 2 : Créer le Module HTTP dans Make

URL: https://api.openai.com/v1/chat/completions
Method: POST
Headers:
  Authorization: Bearer sk-xxxxxxxx
  Content-Type: application/json
Body:
{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Tu es un assistant qui analyse des emails..."
    },
    {
      "role": "user", 
      "content": "{{email.content}}"
    }
  ],
  "max_tokens": 500
}

Étape 3 : Parser la Réponse

Réponse → JSON Parse → choices[0].message.content

4.3 Automatiser la Création de Contenu

Workflow "Content Factory" :

1. [TRIGGER] Nouveau sujet dans Notion
    ↓
2. [GPT] Générer un outline détaillé
    ↓
3. [GPT] Rédiger l'article section par section
    ↓
4. [GPT] Créer 5 posts LinkedIn
    ↓
5. [GPT] Générer méta-description SEO
    ↓
6. [Notion] Sauvegarder le contenu
    ↓
7. [Email] Notifier pour review

Template du prompt Make :

Tu es un expert en content marketing B2B.

Sujet : {{notion.title}}
Mots-clés cibles : {{notion.keywords}}
Audience : {{notion.audience}}

Génère :
1. Un titre H1 accrocheur (max 60 caractères)
2. Une intro de 2-3 phrases
3. 5 H2 avec 2-3 bullet points chacun
4. Une conclusion avec CTA

Format : Markdown
Ton : Expert mais accessible

4.4 Email Automation Intelligente

Scénario : Réponse Automatique Contextuelle

Email entrant
    ↓
[Filter] Exclure spam/newsletter
    ↓
[GPT-4] Analyser :
  - Intention (question/demande/réclamation)
  - Urgence (1-5)
  - Sentiment (positif/neutre/négatif)
  - Sujet principal
    ↓
[Router] Selon le résultat
    ↓
[GPT-4] Générer réponse personnalisée
    ↓
[Gmail] Créer brouillon (pas envoyer auto !)
    ↓
[Slack] Notifier si urgent

Prompt d'analyse email :

Analyse cet email et retourne un JSON :

Email:
"""
{{email.body}}
"""

Format de réponse (JSON strict) :
{
  "intention": "question|demande|reclamation|information|autre",
  "urgence": 1-5,
  "sentiment": "positif|neutre|negatif",
  "sujet": "résumé en 5 mots max",
  "action_recommandee": "répondre|escalader|archiver"
}

4.5 Lead Scoring Automatisé avec l'IA

Problème : Vous recevez 100 leads/semaine. Comment prioriser ?

Solution : AI-Powered Lead Scoring

Nouveau lead Formulaire
    ↓
[GPT-4] Scorer selon :
  - Fit (correspond à votre ICP ?)
  - Intent (mots-clés dans le message ?)
  - Budget (mentionné ?)
  - Timing (urgence perçue ?)
    ↓
Score A (Hot) → Notification immédiate + Call dans 1h
Score B (Warm) → Email nurturing personnalisé
Score C (Cold) → Newsletter only

Prompt de scoring :

Tu es un expert en qualification de leads B2B.

Lead info:
- Nom: {{lead.name}}
- Entreprise: {{lead.company}}
- Email: {{lead.email}}
- Message: {{lead.message}}
- Source: {{lead.source}}

Mon ICP (Ideal Customer Profile):
- Secteur: Tech, SaaS, E-commerce
- Taille: 10-200 employés
- Budget: > 2000€/mois
- Décisionnaire: CEO, CMO, Head of Growth

Score ce lead de 1 à 100 et justifie.

Format JSON:
{
  "score": 0-100,
  "categorie": "A|B|C",
  "fit_score": 0-100,
  "intent_score": 0-100,
  "justification": "2 phrases max"
}

🏗️ Module 5 : Projets Pratiques (90 min)

Projet 1 : Assistant Email Automatisé (30 min)

Objectif : Trier automatiquement vos emails et générer des brouillons de réponse.

Stack : Gmail + Make + OpenAI

Étapes :

Make : Gmail Watch Emails
- Trigger : Nouveaux emails inbox
- Filtrer : Exclure newsletters (from contains "unsubscribe")
Make : HTTP OpenAI
- Analyser le contenu
- Catégoriser : urgent/normal/spam
Make : Router
- Si urgent → Slack notification
- Si normal → Générer brouillon
- Si spam → Archiver
Make : Gmail Create Draft
- Créer réponse suggérée
- Ne pas envoyer auto (vous validez)

Résultat attendu :

⏱️ Gain : 30min/jour
📧 Inbox zero plus facile
🚀 Réponses plus rapides

Projet 2 : Veille Concurrentielle IA (30 min)

Objectif : Monitorer automatiquement vos concurrents et résumer les actualités.

Stack : RSS + Make + OpenAI + Notion

Configuration :

Sources à monitorer :
- Blog des concurrents (RSS)
- Google Alerts (via RSS)
- Product Hunt (nouveautés)
- LinkedIn (via RSS bridge)
Make Workflow :

[RSS] Nouvel article
    ↓
[Iterator] Pour chaque article
    ↓
[GPT-4] Analyser et résumer :
  - Résumé 3 phrases
  - Impact potentiel (1-5)
  - Actions suggérées
    ↓
[Notion] Créer entrée database
    ↓
[Weekly] Digest par email

Template Notion :
- Source
- Date
- Résumé IA
- Score impact
- Lien original
- Tags

Projet 3 : Pipeline de Contenu Automatisé (30 min)

Objectif : Transformer une idée en contenu multi-format automatiquement.

Stack : Notion + Make + OpenAI

Workflow :

[INPUT] Nouvelle idée Notion
    ↓
[GPT-4] Générer outline
    ↓
[GPT-4] Rédiger article blog (1500 mots)
    ↓
[GPT-4] Créer 5 posts LinkedIn
    ↓
[GPT-4] Créer 3 tweets/threads
    ↓
[GPT-4] Méta-description SEO
    ↓
[Notion] Sauvegarder tout
    ↓
[Slack] Notifier pour review

Méga-Prompt Content Factory :

Tu es une équipe de content marketing complète.

INPUT:
- Sujet : {{notion.title}}
- Angle : {{notion.angle}}
- Audience : {{notion.audience}}
- Mots-clés SEO : {{notion.keywords}}

OUTPUT ATTENDU (JSON):
{
  "article": {
    "titre": "...",
    "intro": "...",
    "sections": [...],
    "conclusion": "..."
  },
  "linkedin_posts": ["post1", "post2", "post3", "post4", "post5"],
  "twitter_thread": ["tweet1", "tweet2", "tweet3"],
  "meta_description": "..."
}

Règles :
- Article : 1500 mots, informatif, avec exemples
- LinkedIn : 200-300 mots, hook fort, hashtags
- Twitter : 280 chars max, engaging
- Meta : 155 chars max, avec keyword

Projet 4 : CRM Intelligent (Bonus)

Objectif : Enrichir automatiquement vos contacts et scorer leur engagement.

Stack : Airtable/Notion + Make + OpenAI + Clearbit (optionnel)

Fonctionnalités :

Auto-enrichissement :
- Email → Nom complet, entreprise, poste (via Clearbit/Hunter)
- LinkedIn profile → Résumé automatique
Engagement Scoring :
- Email ouvert = +5 points
- Click = +10 points
- Réponse = +50 points
- Meeting = +100 points
- Decay : -10% par semaine inactive
Insights IA :
- Analyse des échanges email
- Détection d'intention d'achat
- Suggestions de relance

🎯 Module 6 : Scaling & Best Practices (30 min)

6.1 Gérer les Erreurs

Les erreurs arrivent. Soyez prêts.

Stratégies Make :

Error Handler : Ajouter sur chaque module critique
Retry Logic : 3 tentatives avec délai croissant
Fallback : Route alternative si échec
Alerting : Email/Slack si échec critique

Template Error Handler :

[Module] 
  ├── Succès → Continue
  └── Erreur → [Error Handler]
                  ├── Log dans Airtable (pour debug)
                  ├── Notification Slack
                  └── Retry dans 5 min (optionnel)

6.2 Limites et Coûts API

Coûts OpenAI (estimations) :

| Modèle | Input | Output | Usage type | |--------|-------|--------|------------| | GPT-4o | $2.50/1M | $10/1M | Analyses complexes | | GPT-4o-mini | $0.15/1M | $0.60/1M | Usage quotidien | | GPT-3.5 | $0.50/1M | $1.50/1M | Tâches simples |

Optimisations coûts :

Utiliser GPT-4o-mini par défaut
GPT-4o uniquement pour tâches critiques
Cacher les réponses répétitives
Limiter les tokens (max_tokens)

6.3 Sécurité et Confidentialité

⚠️ Règles d'or :

Jamais de données sensibles dans les prompts publics
- Pas de vrais noms clients
- Pas de données financières
- Pas de PIIs (données personnelles)
Utiliser des variables Make pour les clés API
- Jamais de clés en dur
Self-host si ultra-sensible
- n8n + Llama 3 local
- Données ne quittent pas vos serveurs

6.4 Métriques à Suivre

Dashboard Automation :

| Métrique | Cible | Pourquoi | |----------|-------|----------| | Exécutions réussies | > 95% | Fiabilité | | Temps moyen | < 30s | Performance | | Coût/exécution | < 0.10$ | ROI | | Heures gagnées/mois | Tracker | Justification |

6.5 Roadmap d'Apprentissage Continu

Mois 1 : Fondations

✅ Maîtriser Make (10 scénarios)
✅ Prompts ChatGPT solides
✅ 1 projet end-to-end

Mois 2 : Expansion

⬜ Connecter OpenAI API
⬜ Custom GPTs opérationnels
⬜ Workflow multi-tools

Mois 3 : Avancé

⬜ Agents IA (AutoGPT concepts)
⬜ Fine-tuning (si besoin spécifique)
⬜ n8n self-hosted

Mois 6+ : Expert

⬜ Architecture systèmes complexes
⬜ Consulting IA pour clients
⬜ Création produits IA

🎓 Conclusion & Next Steps

Ce Que Vous Savez Maintenant

Comprendre l'IA : Plus de mystère, vous savez comment ça marche
Maîtriser les prompts : Framework RICE, techniques avancées
Automatiser : Make, Zapier, n8n - vous savez choisir
Combiner IA + Automation : Les superpowers sont activés
Projets concrets : 4 projets reproductibles

Actions Immédiates

Cette semaine :
- Créer compte Make (gratuit)
- Automatiser 1 tâche simple
- Créer 1 Custom GPT utile
Ce mois :
- Connecter OpenAI à Make
- Lancer le projet Email Assistant
- Mesurer le temps gagné
Ce trimestre :
- 10+ scénarios actifs
- ROI démontrable (heures gagnées)
- Premier projet pour un client/collègue

📚 Ressources Complémentaires

Articles liés :

Formations avancées :

🎓 Prompt Engineering pour Marketeurs
🎓 Systems Architecture for Growth

Contact :

💬 Discutons de votre projet
📧 Newsletter IA & Automation

"L'automatisation n'est pas là pour remplacer les humains. Elle est là pour leur donner des super-pouvoirs."

Bonne automatisation ! 🚀

IA & Automatisation : Maîtrisez les Outils du Futur

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📖 Module 1 : Fondamentaux de l'IA (45 min)

1.1 Qu'est-ce que l'IA, Vraiment ?

1.2 Comment les LLMs Fonctionnent (Sans Math)

1.3 Le Paysage IA en 2025

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2.2 Le Framework RICE pour des Prompts Parfaits

2.3 Techniques Avancées de Prompting

Chain of Thought (Raisonnement étape par étape)

Few-Shot Learning (Apprentissage par exemples)

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2.4 Custom GPTs : Créer Votre Assistant Personnel

2.5 Claude, Gemini, Mistral : Quand les Utiliser ?

⚙️ Module 3 : L'Automatisation No-Code (60 min)

3.1 Qu'est-ce qu'un Workflow d'Automatisation ?

3.2 Make (ex-Integromat) : Le Choix Pro

3.3 Zapier : L'Alternative Simple

3.4 n8n : L'Option Open Source

3.5 Les 10 Automatisations Essentielles

1. Lead Capture → CRM

2. Social Media Scheduler

3. Invoice Automation

4. Meeting Notes

5. Customer Support Triage

6. Content Curation

7. Report Automation

8. Onboarding Client

9. Review Management

10. Data Sync

🔗 Module 4 : IA + Automatisation = Superpowers (75 min)

4.1 Connecter ChatGPT à Vos Workflows

4.2 Configuration Make + OpenAI

4.3 Automatiser la Création de Contenu

4.4 Email Automation Intelligente

4.5 Lead Scoring Automatisé avec l'IA

🏗️ Module 5 : Projets Pratiques (90 min)

Projet 1 : Assistant Email Automatisé (30 min)

Projet 2 : Veille Concurrentielle IA (30 min)

Projet 3 : Pipeline de Contenu Automatisé (30 min)

Projet 4 : CRM Intelligent (Bonus)

🎯 Module 6 : Scaling & Best Practices (30 min)

6.1 Gérer les Erreurs

6.2 Limites et Coûts API

6.3 Sécurité et Confidentialité

6.4 Métriques à Suivre

6.5 Roadmap d'Apprentissage Continu

🎓 Conclusion & Next Steps

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Actions Immédiates

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