Grand Atelier IA (26/11, Lyon) : viens avec un besoin, repars avec 3 automatisations testables

Une soirée pour arrêter de parler IA et commencer à automatiser

Tu as déjà assisté à des événements IA où tu repars avec des slides, deux buzzwords, et zéro action lundi matin. Là, la promesse est l’inverse : Le Grand Atelier IA se présente comme une soirée “pas une conférence”, orientée passage à l’action, à partir de problèmes concrets d’entreprise. L’objectif annoncé : produire une première réponse exploitable sous forme de piste d’action, automatisation, agent IA, maquette ou démonstrateur.

Rendez-vous jeudi 26 novembre 2026, de 17h00 à 22h00, à Ynov Lyon, 6 cours de Verdun Rambaud, 69002 Lyon. Places limitées à 80, tarif 30 euros (cocktail compris), inscription obligatoire avec choix d’atelier. Source : CPME Rhône cpmerhone.fr.

L’enjeu pour toi : arriver avec un besoin métier clair et repartir avec 3 automatisations prêtes à tester. Pas “en prod”, pas “magiques”. Testables. Mesurables. Encadrées.

Pour qui c’est fait (et qui tu vas croiser)

L’événement vise des dirigeants de TPE, PME, ETI, curieux ou déjà utilisateurs, sans prérequis technique (source : CPME Rhône). En pratique, les profils qui tirent le plus de valeur d’un atelier IA Lyon comme celui-ci se répartissent en trois familles.

Dirigeants, DG, CODIR

Tu viens pour une chose : du ROI. Mais le vrai sujet, c’est l’arbitrage valeur vs risque. Si tu arrives avec “on veut mettre de l’IA partout”, tu repars avec… rien de testable. Si tu arrives avec une priorité business nette et des contraintes non négociables, tu repars avec des options concrètes.

• Ton super pouvoir : décider vite, débloquer des accès, mettre un sponsor.
• Ton piège : viser trop gros (refonte SI, “agent autonome”, décision critique).

Ops, exploitation, ADV, production, back office

Toi, tu as les irritants répétitifs, les délais, les erreurs. Tu es la matière première idéale pour une automatisation PME Lyon, parce que tu peux mesurer l’avant et l’après.

• Ton super pouvoir : tu connais les vraies étapes, les exceptions, les contournements.
• Ton piège : sous-estimer la qualité des données ou la variété des cas.

Fonctions support : RH, finance, juridique, marketing, sales

C’est souvent là que les premiers gains sortent vite : rédaction, synthèse, tri, qualification, reporting, préparation commerciale. Mais ça vient avec un sujet immédiat : données perso, confidentialité, conformité.

• Ton super pouvoir : beaucoup de tâches standardisées, beaucoup de texte.
• Ton piège : faire traiter des données sensibles sans cadre (et créer de la Shadow AI).

Si tu veux cadrer ce point avant de tester, tu peux poser une base simple avec une charte interne : https://lyon-ia.com/blog/charte-usage-ia-entreprise.

Les 5 thèmes d’ateliers : comment “rentrer” ton besoin dedans

Le Grand Atelier IA annonce 5 thèmes d’ateliers (source : CPME Rhône). Ne cherche pas “le thème parfait”. Cherche celui qui te permet de produire un livrable testable en quelques jours.

• Connaissance interne (documents) : retrouver, répondre, citer la bonne info, réduire le ping-pong interne.
• Stop aux tâches chronophages : copier-coller, tri, extraction, mise en forme, transferts entre outils.
• Copilote commercial : préparation d’appels, relances, propositions, qualification de leads.
• Pilotage, indicateurs : collecte multi-sources, consolidation, commentaire automatique, alertes.
• Communication : déclinaisons, calendrier, brouillons, validation, cohérence de ton.

Tu hésites entre “agent IA entreprise” et “simple automatisation” ? Garde une règle : si une action touche un outil sensible (CRM, paie, banque, ERP), commence par une version qui prépare et laisse un humain valider. Les agents entièrement autonomes, c’est pour plus tard.

Choisir le bon cas d’usage : la grille gain, risque, données

Ton objectif n’est pas de trouver “le meilleur cas d’usage IA” du monde. Ton objectif est de choisir un cas qui sort en livrable réaliste après l’atelier, puis en test rapide. Donc tu filtres avec trois critères : gain, risque, données.

1) Gain : vise du mesurable en moins de 30 jours

Un bon cas d’usage pour un atelier, c’est un cas où tu peux promettre un test en quelques jours, pas une transformation. Exemples typiques :

• réduire le temps de traitement d’un mail entrant (tri, étiquetage, réponse brouillon)
• extraire des infos d’un PDF (devis, facture, bon de commande) et les pousser dans un tableau
• préparer un compte rendu et créer des tâches dans ton outil de suivi
• générer un premier brouillon de proposition commerciale depuis un brief

Pour ne pas partir dans le flou “ça fait gagner du temps”, prépare une mesure avant/après. Méthode simple ici : https://lyon-ia.com/blog/mesurer-gain-reel-usage-ia.

2) Risque : commence par ce qui tolère l’erreur

Pour un premier sprint, évite les sujets où l’IA doit être correcte à 99,9 % sans supervision. Écarte, au moins au départ :

• décisions sensibles sur des personnes (recrutement, sanctions, scoring “RH”)
• envoi automatique vers des clients sans validation
• actions irréversibles dans des outils (suppression, modification de données critiques)
• conseil juridique ou financier “final” sans contrôle

Tu veux un cadre clair sur les risques spécifiques des agents ? Pose ces garde-fous de base : https://lyon-ia.com/blog/agents-ia-10-garde-fous-avant-dautomatiser-en-entreprise-acces-donnees-actions.

3) Données : pas de données, pas d’automatisation fiable

La moitié des échecs vient de là. Tu as besoin de savoir :

• où sont les données (Drive, SharePoint, ERP, CRM, emails)
• dans quel format (PDF, Excel, texte libre)
• qui a le droit d’y accéder
• si elles contiennent des données personnelles

Si tu dois envoyer des extraits à un outil externe, prépare une version anonymisée ou minimisée. Guide utile : https://lyon-ia.com/blog/anonymiser-donnees-avant-ia.

Ce que tu dois apporter (vraiment) pour repartir avec 3 automatisations testables

Si tu viens les mains dans les poches, tu repars avec des idées. Si tu viens préparé, tu repars avec des workflows et des maquettes. Voilà la checklist cash.

1) Un process décrit en 15 minutes

Pas un roman. Un process que tu peux expliquer vite :

• déclencheur : “ça commence quand…”
• entrées : “je reçois…”
• étapes : 5 à 10 maximum
• sorties : “je produis…”
• exceptions : 3 cas tordus qui reviennent souvent

Si tu veux structurer ça proprement : https://lyon-ia.com/blog/cadrer-un-projet-ia-methode.

2) Des exemples concrets (minimum 10)

Tu veux une automatisation ? Apporte de la matière :

• 10 emails typiques (anonymisés si besoin)
• 5 documents “propres” et 5 “moches” (PDF scannés, pièces jointes incomplètes)
• un export CSV (même partiel) si ton cas touche au CRM ou à l’ERP

Sans exemples, impossible de tester la robustesse. Et tu veux sortir avec quelque chose de testable, pas “ça marche sur un exemple parfait”.

3) Les accès et contraintes

Tu n’as pas besoin de donner des accès admin pendant l’atelier. Mais tu dois savoir répondre à ces questions :

• quels outils sont dans la boucle (M365, Google Workspace, CRM, outil de ticketing, ERP)
• qui peut créer une clé API ou un connecteur
• où ça doit tourner (SaaS, auto-hébergé, cloud, local)
• ce qui est interdit (données santé, données bancaires, clients VIP, etc.)

Sur l’hébergement et les compromis : https://lyon-ia.com/blog/auto-heberge-ou-saas-automatisation.

4) Une règle de validation humaine

Décide avant d’arriver : à quel moment un humain valide. Trois patterns qui marchent :

• draft-first : l’IA prépare, un humain envoie
• suggest-then-apply : l’IA propose une action, tu cliques pour exécuter
• auto-run + garde-fou : ça tourne seul mais avec seuils, logs, et arrêt d’urgence

Et si tu touches à des agents capables d’agir dans des outils, lis ça avant : https://lyon-ia.com/blog/securiser-un-agent-ia.

Quels livrables viser : réaliste, utile, testable

La promesse officielle parle de piste d’action, automatisation, agent IA, maquette/démonstrateur (source : CPME Rhône). Toi, tu dois viser des livrables qui se testent dès la semaine suivante.

Livrable 1 : une automatisation simple qui économise du temps

Exemples :

• tri de mails entrants, extraction d’infos, création de ticket
• génération d’un brouillon de réponse + checklist de conformité
• classement automatique de documents avec convention de nommage

Si ton besoin touche aux documents internes : https://lyon-ia.com/blog/automatiser-gestion-documentaire.

Livrable 2 : un agent interne “assisté”, pas un agent cowboy

Un bon agent IA entreprise version 1, c’est :

• un périmètre étroit (un process, une équipe)
• des sources contrôlées (docs validées)
• une traçabilité (ce qu’il a lu, ce qu’il a répondu)
• une validation humaine si impact externe

Pour cadrer la différence agent vs chatbot : https://lyon-ia.com/blog/qu-est-ce-qu-un-agent-ia.

Livrable 3 : une maquette de parcours et un plan de test

Une maquette utile, ce n’est pas une démo “wahou”. C’est :

• un schéma des étapes
• un jeu de tests minimal (10 cas)
• des critères d’acceptation (“c’est OK si…”, “c’est KO si…“)

Pour construire un jeu de tests simple : https://lyon-ia.com/blog/evaluer-reponses-ia-jeu-de-tests.

Mesurer le résultat : ce que tu dois suivre dès J+1

Si tu ne mesures rien, tu ne sauras pas si l’atelier t’a fait gagner du temps ou juste ajouter un outil. Tu suis 4 métriques, pas 40.

• Temps : minutes par dossier avant vs après
• Qualité : taux d’erreur, taux de retours, taux de “rework”
• Débit : dossiers traités par semaine, délais moyens
• Adoption : nombre d’utilisateurs actifs, fréquence d’usage, raisons de non-usage

Tu veux une approche propre, comparable, sans bullshit ? Reprends la méthode avant/après : https://lyon-ia.com/blog/mesurer-gain-reel-usage-ia. Et si tu dois aller plus loin sur la mesure de valeur des projets IA : https://lyon-ia.com/blog/mesurer-la-valeur-de-ses-projets-ia-sortir-du-flou-en-2026.

Garde-fous indispensables : données, RGPD, sécurité, transparence

Tu peux sortir 3 automatisations en une soirée. Tu peux aussi créer 3 nouveaux risques. Le bon move, c’est d’intégrer les garde-fous dès la conception. Pas après une fuite.

RGPD : base légale, minimisation, documentation

La CNIL a publié des recommandations pour respecter le RGPD dans le développement de systèmes d’IA, avec un focus sur base légale, analyse des risques et documentation (incluant AIPD/DPIA quand nécessaire). Source : cnil.fr.

Version opérationnelle pour ton atelier :

• évite d’envoyer des données personnelles inutiles au modèle
• définis une durée de conservation (logs, prompts, sorties)
• documente qui a accès et pourquoi

Pour poser les bases RGPD côté entreprise : https://lyon-ia.com/blog/rgpd-et-ia-en-entreprise. Et pour la conservation : https://lyon-ia.com/blog/politique-conservation-donnees-ia.

AI Act : la transparence devient exécutoire au 2 août 2026

Le règlement européen sur l’IA (UE 2024/1689) est entré en vigueur le 1er août 2024 (source : Banque de France ACPR). Et les obligations de transparence (article 50, information quand on interagit avec une IA, et obligations liées à certains contenus synthétiques) sont indiquées comme applicables et exécutoires à partir du 2 août 2026 (source : AI Act Service Desk).

Traduction simple : si ton automatisation parle à un client, à un candidat, ou à un utilisateur interne, prévois un message clair du type “réponse générée avec assistance IA” quand c’est le cas, et garde une trace minimale.

Checklist transparence côté PME : https://lyon-ia.com/blog/article-50-de-lia-act-la-checklist-transparence-pour-votre-pme.

Sécurité : attention aux accès, aux logs, et à l’injection de prompt

L’ANSSI a publié des “Recommandations de sécurité pour un système d’IA générative” (29 avril 2024). Source : cyber.gouv.fr.

Garde-fous minimum, même pour une démo :

• sépare environnement test et prod
• limite les permissions (least privilege)
• journalise les actions (qui a fait quoi, quand)
• bloque l’exécution automatique d’actions critiques
• prépare un arrêt d’urgence

Deux points souvent oubliés :

• Shadow AI : tes équipes vont tester des outils hors cadre si tu ne proposes pas un chemin officiel. Guide : https://lyon-ia.com/blog/shadow-ai-en-entreprise-detecter-et-cadrer-les-usages-ia-non-autorises-checklist-rssi-lyon.
• Injection de prompt : si ton agent lit des contenus externes, il peut être manipulé. Explication : https://lyon-ia.com/blog/injection-de-prompt-securite.

Plan de préparation express (J-7 à J+7) pour maximiser la valeur de l’atelier

J-7 : sélectionne 2 cas, pas 10

• Cas A : gain rapide, faible risque, données faciles
• Cas B : un cran plus ambitieux, mais encore testable

J-3 : prépare ton pack “atelier”

• process en 1 page
• 10 exemples
• liste d’outils impliqués
• contraintes (données, validation, délais)

Jour J : vise 3 sorties claires

• 1 automatisation simple
• 1 agent interne assisté ou un assistant sur docs
• 1 plan de test + métriques

J+2 : teste sur données réelles, mais en bac à sable

Tu testes sur 10 cas réels. Tu mesures. Tu notes les erreurs. Tu ajustes. Tu ne déploies pas en masse.

J+7 : décide “go, stop, pivot”

• Go : tu as un gain net et un risque maîtrisé
• Stop : trop fragile, trop cher, trop risqué
• Pivot : tu changes de périmètre ou de données

Ce que tu peux faire maintenant

Si tu veux que ce atelier IA Lyon te serve vraiment, fais simple :

• Choisis un cas d’usage IA qui se teste en une semaine, pas un “programme IA”.
• Apporte des exemples (10 minimum) et un process clair.
• Fixe tes métriques avant de bricoler des prompts.
• Pose les garde-fous dès la V1 (RGPD, accès, transparence, logs).

Le 26/11, l’objectif n’est pas de ressortir “convaincu par l’IA”. C’est de ressortir avec 3 automatisations prêtes à tester, qui tiennent dans la vraie vie d’une PME lyonnaise.