L’intelligence artificielle au service de la qualité agroalimentaire

• Comprendre les apports concrets de l'IA générative dans les métiers de
  l'agroalimentaire
• Utiliser l'IA comme assistant opérationnel pour gagner du temps sur des missions qualité et sécurité des aliments
• Structurer la préparation de documents réglementaires, rapports d'audits ou fiches
  techniques
• Intégrer l'IA dans une logique d'amélioration continue et de maîtrise de la qualité
• Créer et utiliser des prompts pragmatiques adaptés à leurs situations réelles (réclamations clients, non-conformités, etc.)
• Construire une feuille de route individuelle pour un usage quotidien de l'IA

Jour 1 - Comprendre et s'approprier l'IA dans l'Agroalimentaire

Matin : Fondamentaux de l'IA et posture professionnelle

• Introduction à l'intelligence artificielle générative
  • Définitions et principes clés
  • Différences IA traditionnelle / IA générative
• Démystification de l'IA :
  • Limites (le risque majeur des "hallucinations" sur les normes type IFS, BRC, FSSC22000),
  • Risques liés à la propriété industrielle (écarts d'audits, non conformités),
  • Erreurs courantes à éviter.
• Cadre d'usage responsable :
  • Confidentialité des données de l'entreprise,
  • Posture critique face aux résultats générés,
  • Bonnes pratiques en contexte industriel.
• Cas d'usage IA dans l'industrie agroalimentaire :
  • Aide à la rédaction de procédures Qualité,
  • Synthèse de veille réglementaire ou de cahiers des charges,
  • Analyses de causes, identification d'actions correctives / préventives,
  • Communication interne et animation de la culture Qualité.

Après-midi : Premiers usages & prompting métier

• Comprendre le rôle du prompt dans la qualité des résultats
• Bases du prompting appliquées à l'opérationnel :
  • Prompts clairs, contextuels et exploitables.
• Exemples comparatifs :
  • Prompts inefficaces vs prompts performants.
• Ateliers pratiques guidés :
  • Rédiger une trame de réponse à une réclamation client sensible,
  • Structurer un compte-rendu de non-conformité (méthode 8D / 5 Pourquoi) clair et impactant,
  • Simplifier un texte réglementaire complexe pour l'affichage en zone de production.

Jour 2 : IA, démarche Qualité et performance de l'entreprise

Matin : IA, processus internes et amélioration continue

• L'IA au service de la démarche Qualité et de la stratégie d'entreprise :
  • Alignement avec les exigences de certification (ISO, IFS),
  • Cohérence documentaire inter-services (Production / Qualité / Direction).
• IA et structuration des processus de résolution :
  • Préparation des grilles d'audits internes,
  • Analyse sémantique des retours ou enquêtes de satisfaction,
  • Aide à la mise à jour de l'analyse des risques (HACCP).
• Utiliser l'IA comme outil d'aide à la décision, sans perte de maîtrise technique.

Ateliers pratiques : 

• • Cas réels apportés par les participants (travail en groupes inter-services)
  • Construction de scénarios d'amélioration continue assistés par IA.

Après-midi : L'entreprise performante augmentée par l'IA

• Comprendre le rôle de l'IA dans l'entreprise performante :
  • Qualité d'exécution et réduction de la charge mentale administrative,
  • Efficacité individuelle et collective,
  • Cohérence des pratiques inter-services.
• Capitalisation des usages IA :
  • Création d'une boîte à outils IA du collaborateur agroalimentaire,
  • Structuration de prompts réutilisables par usage (audits, fiches techniques, gestion des alertes).
• Atelier individuel :
  • Construction d'une feuille de route personnelle d'intégration de l'IA dans le quotidien métier.
• Partage collectif et retours d'expérience.

• Collaborateurs d'entreprises du secteur agroalimentaire (PME, ETI, artisans : laiteries, charcuteries, biscuiteries, vignerons, fromagers, etc.).
• Profils inter-services impliqués dans la chaîne de valeur

• Aucun prérequis en intelligence artificielle
• Maîtrise du contexte métier

• Cas réels apportés par les participants (travail en groupes inter-services).
• Construction de scénarios d'amélioration continue assistés par IA.
• Apports structurés et contextualisés
• Ateliers pratiques guidés
• Travaux individuels et en sous-groupes
• Cas concrets (formation action) issus des problématiques réelles des entreprises présentes

• Utilisation d'outils d'IA générative
• Des prompts personnalisés par usage qualité (outils SMQ ou sécurité sanitaire)
• Boîte à outils IA adaptée à l'entreprise et à son activité
• Méthode claire pour interroger l'IA de manière sécurisée et factuelle
• Feuille de route individuelle post-formation

• Évaluation continue via les ateliers pratiques
• Validation des acquis à travers les livrables produits
• Evaluation en fin de formation