Créer un assistant IA pour votre produit
De l'idée au déploiement d'un assistant IA qui répond aux besoins de vos utilisateurs, étape par étape.
Concevoir de bout en bout un assistant IA intégré à votre produit : cadrer son rôle, concevoir son expérience, choisir ses connaissances et ses outils, définir ses garde-fous, puis spécifier comment l'évaluer et le suivre en production. Vous repartez avec un dossier de conception prêt à discuter avec votre équipe technique, sans écrire de code.
Ce que vous saurez faire
- Identifier un cas d'usage qui justifie un assistant IA et rédiger sa fiche de cadrage (problème, utilisateurs, actions autorisées, hors-périmètre, critères de succès).
- Concevoir l'expérience conversationnelle : point d'entrée, ton, gestion de l'incertitude, escalade vers un humain et format des réponses.
- Choisir et justifier une stratégie de connaissance (instructions, contexte injecté, RAG, fine-tuning) et de mémoire conversationnelle.
- Spécifier les outils et actions de l'assistant (données lues, actions écrites, confirmation, permissions) et choisir comment le construire.
- Identifier les risques (injection, fuite, actions excessives, coûts) et concevoir des garde-fous en couches, en dehors du seul prompt.
- Concevoir un plan d'évaluation avec jeu de référence, critères, méthode de notation, seuils de mise en production et règle de régression.
- Définir les métriques de production (produit, qualité, coût, latence), les seuils d'alerte et la boucle entre retours utilisateurs et jeu d'évaluation.
Prérequis
- Fonctionnement général d'un produit numérique (front, back, API, base de données), au niveau « je sais ce que c'est »
- Usage courant d'un chatbot grand public (ChatGPT, Claude…)
- Pratique de base de la rédaction de specs ou de user stories
- Cours recommandé, non bloquant : Apprendre à prompter. Cours optionnel pour prototyper ensuite : Formation IA, de l'idée à la mise en ligne.
- Ce cours ne s'adresse pas aux développeurs qui cherchent un tutoriel d'implémentation (SDK, code).
Programme
Que vais-je concevoir dans ce cours, et dans quel ordre ?
- Présentation du cours2 étapes
Objectif · À la fin de cette présentation, vous saurez ce que vous allez produire (un dossier de conception en 7 sections) et dans quel ordre les cinq modules vous y conduisent.
Mon produit a-t-il besoin d'un assistant, et pour faire quoi exactement ?
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable d'identifier, parmi plusieurs problèmes utilisateurs, ceux qu'un assistant IA résout mieux qu'une FAQ, une recherche ou un parcours guidé, et de justifier ce choix.
- Rédiger la fiche de cadrage5 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de rédiger la fiche de cadrage d'un assistant : problème, utilisateurs, questions cibles, actions autorisées, hors-périmètre explicite et critères de succès mesurables.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable d'expliquer à une équipe ce qui se passe à chaque message (application, system prompt, historique, contexte, outils, modèle) et de situer où se prend chaque décision produit.
Comment l'assistant doit-il se présenter, répondre, dire « je ne sais pas » et passer la main ?
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de concevoir le point d'entrée, le ton, le comportement face à l'incertitude et le passage de relais vers un humain, pour un parcours nominal et un parcours d'échec.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de rédiger et de critiquer un system prompt structuré (rôle, contexte, règles, gestion de l'incertitude, format, cas limites) et d'expliquer ce qu'il ne peut pas garantir.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de spécifier les champs d'une réponse structurée (réponse, sources, besoin d'escalade, actions suggérées) pour que l'interface et les métriques puissent s'appuyer dessus.
Comment l'assistant accède-t-il aux bonnes informations, au bon moment ?
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de choisir une stratégie de mémoire (historique complet, fenêtre glissante, résumé, mémoire persistante) en arbitrant qualité, coût et latence.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de choisir et de justifier, pour un besoin d'information donné, entre instructions statiques, contexte injecté par l'application, RAG et fine-tuning.
- Spécifier un RAG avec son équipe5 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de décrire les étapes d'un pipeline RAG (ingestion, découpage, indexation, recherche, génération citée), les décisions produit de chacune et ses modes d'échec.
Que peut faire l'assistant, et comment l'empêcher de faire ce qu'il ne doit pas ?
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de spécifier les outils d'un assistant (nom, description, données d'entrée, lecture ou écriture, confirmation, permissions) et de justifier le choix entre un workflow et un agent.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable d'identifier les principaux risques d'un assistant intégré et de placer chaque garde-fou dans la bonne couche (autorisation, entrée, modèle, outils, sortie, surveillance).
Comment savoir si l'assistant est prêt, le lancer sans risque et l'améliorer ?
- Concevoir le plan d'évaluation6 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de concevoir un plan d'évaluation : composition du jeu de référence, critères, méthode de notation par critère, seuils de mise en production et règle de régression.
- Choisir comment le construire4 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de comparer les options de construction (plateforme no-code, API d'un fournisseur de modèles et SDK, solution intégrée d'un éditeur) selon le contrôle, le coût, la latence, les données et la dépendance au fournisseur, puis de justifier un choix.
- Lancer et piloter en production6 étapes
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable de définir un plan de lancement progressif et un tableau de bord (métriques produit, qualité, coût, latence), avec des seuils d'alerte et une boucle qui transforme les retours utilisateurs en cas d'évaluation.
Objectif · À la fin de cette leçon, vous serez capable d'assembler et d'auto-évaluer un dossier de conception complet à l'aide d'une grille couvrant les sept objectifs du cours.