Cataro.fr propose aux petites et moyennes entreprises des formations certifiées en intelligence artificielle, conçues pour garantir la souveraineté des données et la conformité au AI Act. Nos programmes, éligibles aux financements OPCO, permettent aux équipes de toutes fonctions d’acquérir les compétences nécessaires à l’intégration d’outils IA fiables, tout en réduisant les coûts de licences et en augmentant la productivité opérationnelle. Chaque formation est adaptée aux besoins spécifiques des TPE/PME, afin d’assurer un retour sur investissement rapide et mesurable.
En 28 heures réparties sur quatre jours, cette formation initie vos équipes à la création, au déploiement et au pilotage d’agents IA capables d’automatiser vos processus métier. Les participants apprendront à identifier les tâches répétitives, à concevoir des flux d’automatisation et à assurer le suivi des performances des agents, garantissant ainsi des gains d’efficacité immédiats et une réduction des interventions manuelles.
Destinée aux professionnels de la supply chain, cette formation de 21 heures (trois journées) vous familiarise avec les outils d’intelligence artificielle appliqués à la logistique. Vous maîtriserez la mise en place de modèles prédictifs pour anticiper les ruptures de stock, optimiser les itinéraires de transport et améliorer la visibilité des flux, ce qui se traduit par des économies de temps et une meilleure réactivité aux variations du marché.
Sur trois jours (21 heures), les responsables de production apprendront à intégrer l’IA dans leurs lignes de fabrication. La formation couvre l’identification de cas d’usage pertinents, notamment la maintenance prédictive et l’optimisation des paramètres de production, afin de réduire les arrêts non planifiés, d’allonger la durée de vie des équipements et d’accroître le rendement global de l’usine.
Cette session de 28 heures (quatre journées) s’adresse aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique. Vous y développerez les compétences nécessaires pour ajuster des modèles de langage ouverts aux exigences propres de votre entreprise, en maîtrisant les techniques de fine‑tuning, d’évaluation et de mise en production, tout en garantissant la conformité et la sécurité des données traitées.
En deux jours (14 heures), les responsables et équipes du service client découvriront comment exploiter l’IA générative pour automatiser la gestion des demandes entrantes. Vous apprendrez à concevoir des agents conversationnels capables de traiter les requêtes courantes, d’orienter les clients vers les bonnes réponses et d’améliorer la satisfaction grâce à des réponses rapides et précises.
Toutes nos formations sont éligibles aux dispositifs de financement des OPCO tels qu’Atlas, AKTO, OPCO EP, AFDAS et OPCO 2i. Le mécanisme de prise en charge repose sur la validation du projet de formation par l’organisme collecteur, qui détermine le montant pris en charge selon le plan de formation de l’entreprise. Pour bénéficier du financement, l’employeur doit déposer une demande auprès de son OPCO, fournir le devis de la formation et la convention de formation signée. Une fois approuvée, la prise en charge peut couvrir jusqu’à 100 % du coût, permettant à la TPE/PME de développer les compétences IA sans impact budgétaire direct.
L’entreprise doit être affiliée à un OPCO, disposer d’un plan de formation validé et proposer une formation certifiée Qualiopi. La demande doit être soumise avec le devis détaillé, la convention de formation et les justificatifs d’activité de l’entreprise. L’OPCO examine le dossier et, si les critères sont remplis, autorise le financement.
Chaque session combine des phases théoriques et pratiques, réparties sur 2 à 4 jours selon le programme. Les participants travaillent sur des cas concrets de leur entreprise, bénéficient d’un accompagnement personnalisé et reçoivent des supports de cours. À l’issue de la formation, un livrable attestant des compétences acquises est remis.
Cette formation s’adresse aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning disposant d’une expérience de base en programmation (Python) et en manipulation de modèles de langage. Aucun prérequis avancé n’est nécessaire, mais une connaissance des concepts d’apprentissage supervisé facilite l’assimilation du contenu.
Les équipes seront capables de concevoir des agents capables d’automatiser les tâches récurrentes, d’améliorer la fluidité des processus et de réduire le temps passé sur des opérations manuelles. Le résultat se traduit par une hausse de la productivité, une diminution des erreurs et des économies de licences logicielles.
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