Mistral Studio - Prise en main et automatisation de workflows

Prendre en main l'interface de Mistral Studio et identifier les usages professionnels adaptés

• Découvrir l'environnement de travail de Mistral Studio et repérer les principales zones fonctionnelles
• Identifier les différences entre un usage conversationnel simple et un usage orienté workflow
• Comprendre le rôle des modèles, des paramètres, des jeux de données et des configurations dans un projet IA
• Repérer les cas d'usage adaptés à l'automatisation : traitement de fichiers, qualification de données, synthèse, extraction d'informations, génération de rapports
• Situer le fine-tuning dans une logique métier : comprendre quand l'utiliser, quand l'éviter et quelles données préparer
• Atelier : analyse de plusieurs besoins métiers afin de déterminer s'ils relèvent d'un prompt simple, d'un workflow automatisé ou d'un besoin de personnalisation du modèle

Configurer un workflow simple pour automatiser une tâche ou un traitement de données

• Définir l'objectif opérationnel du workflow et le résultat attendu
• Structurer les étapes d'un processus automatisé : entrée, traitement, contrôle, sortie
• Paramétrer un workflow basique pour traiter un fichier, extraire des informations ou produire une synthèse
• Construire des instructions fiables pour guider le modèle dans chaque étape du traitement
• Organiser la génération d'un livrable exploitable : tableau, synthèse, compte rendu, rapport ou réponse structurée
• Atelier : création d'un workflow simple permettant de traiter un fichier métier et de générer automatiquement une restitution structurée

Connecter Mistral Studio à des outils externes pour enrichir un processus automatisé

• Identifier les outils externes utiles dans un workflow : API, bases de données, espaces documentaires, outils métiers
• Comprendre le rôle des connecteurs dans la circulation des données entre plusieurs systèmes
• Configurer une connexion simple pour récupérer, exploiter ou transmettre des données
• Définir les données nécessaires au workflow et limiter les informations échangées au strict besoin métier
• Préparer un scénario d'intégration réaliste avec un outil déjà utilisé dans l'entreprise
• Atelier : conception d'un scénario de workflow connecté à un outil externe, avec identification des données entrantes, des traitements attendus et des sorties exploitables

Sécuriser, tester et optimiser un workflow IA avant son déploiement opérationnel

• Identifier les données sensibles et appliquer les principes de confidentialité, minimisation et traçabilité
• Intégrer les précautions liées au RGPD, aux droits d'accès, au chiffrement et à la conservation des données
• Tester la fiabilité du workflow à partir de cas simples, complexes et dégradés
• Mettre en place des contrôles pour détecter les erreurs, les résultats incomplets ou les réponses incohérentes
• Optimiser le workflow en réduisant les étapes inutiles, les temps de traitement et les risques de blocage
• Définir les conditions de validation humaine avant mise en production ou diffusion des résultats
• Atelier : audit d'un workflow IA présentant des erreurs, des données sensibles et des temps de traitement excessifs, puis proposition d'un plan d'amélioration

Atelier 01 — Prendre en main l'interface de Mistral Studio et identifier les usages professionnels adaptés

• Découvrir l'environnement de travail de Mistral Studio et repérer les principales zones fonctionnelles
• Identifier les différences entre un usage conversationnel simple et un usage orienté workflow
• Comprendre le rôle des modèles, des paramètres, des jeux de données et des configurations dans un projet IA
• Repérer les cas d'usage adaptés à l'automatisation : traitement de fichiers, qualification de données, synthèse, extraction d'informations, génération de rapports
• Situer le fine-tuning dans une logique métier : comprendre quand l'utiliser, quand l'éviter et quelles données préparer
• Atelier : analyse de plusieurs besoins métiers afin de déterminer s'ils relèvent d'un prompt simple, d'un workflow automatisé ou d'un besoin de personnalisation du modèle

Atelier 02 — Configurer un workflow simple pour automatiser une tâche ou un traitement de données

• Définir l'objectif opérationnel du workflow et le résultat attendu
• Structurer les étapes d'un processus automatisé : entrée, traitement, contrôle, sortie
• Paramétrer un workflow basique pour traiter un fichier, extraire des informations ou produire une synthèse
• Construire des instructions fiables pour guider le modèle dans chaque étape du traitement
• Organiser la génération d'un livrable exploitable : tableau, synthèse, compte rendu, rapport ou réponse structurée
• Atelier : création d'un workflow simple permettant de traiter un fichier métier et de générer automatiquement une restitution structurée

Atelier 03 — Connecter Mistral Studio à des outils externes pour enrichir un processus automatisé

• Identifier les outils externes utiles dans un workflow : API, bases de données, espaces documentaires, outils métiers
• Comprendre le rôle des connecteurs dans la circulation des données entre plusieurs systèmes
• Configurer une connexion simple pour récupérer, exploiter ou transmettre des données
• Définir les données nécessaires au workflow et limiter les informations échangées au strict besoin métier
• Préparer un scénario d'intégration réaliste avec un outil déjà utilisé dans l'entreprise
• Atelier : conception d'un scénario de workflow connecté à un outil externe, avec identification des données entrantes, des traitements attendus et des sorties exploitables

Atelier 04 — Sécuriser, tester et optimiser un workflow IA avant son déploiement opérationnel

• Identifier les données sensibles et appliquer les principes de confidentialité, minimisation et traçabilité
• Intégrer les précautions liées au RGPD, aux droits d'accès, au chiffrement et à la conservation des données
• Tester la fiabilité du workflow à partir de cas simples, complexes et dégradés
• Mettre en place des contrôles pour détecter les erreurs, les résultats incomplets ou les réponses incohérentes
• Optimiser le workflow en réduisant les étapes inutiles, les temps de traitement et les risques de blocage
• Définir les conditions de validation humaine avant mise en production ou diffusion des résultats
• Atelier : audit d'un workflow IA présentant des erreurs, des données sensibles et des temps de traitement excessifs, puis proposition d'un plan d'amélioration

AVANT — Diagnostique

Questionnaire de positionnement · Auto-évaluation des compétences · Recueil des attentes

PENDANT — Formative

Exercices pratiques · Quiz de validation · Mises en situation professionnelles

FINALE — Sommative

Évaluation des acquis · Questionnaire de satisfaction · Attestation de formation