Formation Agroalimentaire IA Smart

Objectifs

• Comprendre comment l’IA générative transforme l’agroalimentaire : qualité, traçabilité, production, maintenance, achats, R&D, marketing et relation clients
• Apprendre à utiliser ChatGPT et des assistants IA pour accélérer l’administratif : comptes rendus, procédures, audits, fiches, plans d’actions
• Renforcer la performance opérationnelle : standardisation des documents, réduction des erreurs, meilleure circulation de l’information
• Améliorer la communication : consignes, notes internes, supports de formation, contenus marketing “justes et conformes”
• Mettre en place des bonnes pratiques : confidentialité, RGPD, conformité (HACCP, IFS/BRC, ISO selon contexte), validation humaine

Profil des apprenants

• Responsables qualité, QHSE, sécurité alimentaire
• Responsables production, chefs d’équipe, amélioration continue
• Achats / supply / logistique (selon organisation)
• R&D / formulation / packaging (selon périmètre)
• Marketing / communication / commercial / service client
• Fonctions support : RH, administratif

Points marquants

• Un parcours en 3 jours (21h) : quick wins sur les documents, puis industrialisation (templates + assistants) sur vos process
• Une “boîte à prompts” agro : audits, non-conformités, procédures, plans d’actions, supports équipes, contenus produits
• Un focus conformité : check-list validation, traçabilité des sources, homogénéisation des pratiques

Contenus

Brique de compétences jour 1 : Qualité, traçabilité et écrits professionnels

Introduction à la formation

• • Objectifs, déroulement, règles de sécurité (données sensibles, confidentialité, RGPD)
  • Comprendre l’IA générative : limites, risques d’erreurs, méthode de validation
  • Panorama usages agro : qualité, production, R&D, marketing, achats

Écriture augmentée : documents qualité et standardisation

• • Rédiger/mettre à niveau : procédures, instructions, modes opératoires, fiches réflexes
  • Structurer : tableaux, checklists, plans, reformulation “claire et actionnable”
  • Homogénéiser : vocabulaire, format, versions, traçabilité

Audits, non-conformités et plans d’actions

• • Créer une trame d’audit interne et un modèle de compte rendu
  • Formaliser une non-conformité : faits, causes, actions, responsables, délais
  • Mettre en forme un plan d’actions (priorités, indicateurs, suivi)

Cas d’usage agroalimentaire :

• Audit : générer une trame d’audit + grille de scoring + CR
• NC : transformer des notes terrain en fiche non-conformité + CAPA
• Procédure : créer un canevas “gestion allergènes / nettoyage / traçabilité” (selon besoin)

Brique de compétences jour 2 : Production, formation interne et communication

Production & performance opérationnelle

• • Consignes d’équipe : clarté, sécurité, réduction des ambiguïtés
  • Standardiser les briefings : prise de poste, changements de série, anomalies
  • Créer des checklists : démarrage, arrêt, contrôles, maintenance 1er niveau

Formation interne et montée en compétences

• • Créer des supports : modules courts, quiz, fiches pratiques, tutoriels
  • Adapter le niveau : opérateurs, encadrants, nouveaux entrants
  • Capitaliser : retours d’expérience, meilleures pratiques, incidents

Communication produit & marketing (selon périmètre)

• • Fiches produits : bénéfices, usages, FAQ, argumentaires commerciaux
  • Contenus : posts, newsletters, pages web, tout en restant “conforme”
  • Réponses service client : messages clairs, empathiques, standardisés

Cas d’usage agroalimentaire :

• Formation : kit “nouvel entrant” (procédure + checklist + quiz)
• Production : briefing quotidien standard + suivi anomalies
• Produit : fiche produit + FAQ + argumentaire (avec validation réglementaire)

Brique de compétences jour 3 : Industrialisation (assistants, validation, automatisations simples)

Bibliothèque de templates agro

• • Modèles : procédures, audits, NC/CAPA, plans d’actions, consignes, formations
  • Règles de rédaction : structure, vocabulaire, niveaux de preuve
  • Gouvernance : versioning, validation, circuit de relecture

Assistants IA par usage

• • Assistant “Qualité” (audits, NC/CAPA, procédures, plans d’actions)
  • Assistant “Production” (consignes, checklists, briefings, REX)
  • Assistant “Marketing/Produit” (fiches, FAQ, contenus) – si pertinent

Méthode de validation & maîtrise des risques

• • Check-list anti-erreurs : faits/sources/versions/contrôles
  • Cadre conformité : ce que l’IA peut proposer vs ce qui doit être validé
  • Charte d’usage IA : règles, limites, responsabilités

Cas d’usage agroalimentaire :

• Qualité : protocole validation + check-list audit + templates CAPA
• Productivité : pipeline “audit → NC → plan d’actions → suivi” standardisé
• Pilotage : synthèse mensuelle QHSE (faits marquants, risques, priorités, actions)

Moyens pédagogiques

• Formation animée par un formateur expert en IA appliquée, en présentiel (dans vos locaux) ou à distance
• Exercices guidés, cas concrets et templates réutilisables (prompts, trames, check-lists)
• Atelier “mise en situation” sur vos documents (anonymisés si nécessaire) et vos scénarios terrain
• Digital Learning (en option selon la formule choisie)

Moyens techniques

• Pour les formations à distance : visioconférence Teams
• Pour les formations en présentiel : salle équipée, connexion internet, poste par apprenant si possible
• Recommandation : utiliser des données non sensibles et définir un cadre de validation (qualité/conformité)

Modalités d’évaluation

• Questionnaire de positionnement en amont
• Évaluation continue via cas pratiques : livrables (procédures, audits, CAPA, supports)
• Questionnaire de fin de formation + plan d’actions “30 jours” (déploiement site/service)
• Questionnaire de satisfaction et attestation de formation