Stratégie hybride : on-prem, souverain et cloud anonymisé.
Certification CAIP intégrée — Stack 100 % open source & vendor-neutral.
En chiffres
En 2026, ce n'est plus « faut-il utiliser l'IA ?» mais « comment utiliser les LLM sans exposer nos données ?»
La question centrale du programme
« Pour ce besoin précis, avec ces données précises, quel LLM je déploie, où, et comment ? »
Construire une offre de conseil IA sur la souveraineté des données — le sujet qui bloque les PME françaises et que peu de consultants maîtrisent.
Maîtriser la stack Ollama + LangChain + Presidio + LiteLLM — 100 % open source, déployable sur MacBook M2, zéro envoi de données vers l'extérieur.
Préparer en parallèle la certification Certified AI Practitioner (CertNexus AIP-110, accréditation ANSI/ISO 17024) — 100 % vendor-neutral.
Trois livrables directement démontrables en rendez-vous commercial : outil de classification, assistant RAG local, pipeline d'anonymisation.
La réponse à la question centrale n'est pas binaire — c'est un continuum de quatre niveaux selon la sensibilité des données.
LiteLLM + Presidio, Mask it, Private AI. Filtre les données personnelles avant envoi.
TPE/PME standardOVHcloud, Scaleway, SecNumCloud. Données hébergées en France, hors juridiction US.
PME réglementéesPrem PCCI, Mithril Security, Cosmian. Protection au niveau de l'infrastructure elle-même.
Santé · Juridique · FinanceOllama local, réseau isolé. Zéro transit réseau externe — garantie absolue.
Défense · Industrie critique💡 Les niveaux ne s'excluent pas : combiner les niveaux 1 et 3 offre une double garantie contenu + infrastructure.
Directement déployables en rendez-vous commercial et en formation client.
Arbre de décision en 4 niveaux + matrice architecturale (4 profils PME × 4 architectures) + tableau des 6 solutions d'anonymisation + kit de gouvernance.
Support de formation client directement utilisable.
Application Streamlit tournant entièrement sur MacBook M2 — Ollama + nomic-embed-text + FAISS + Mistral 7B, tous locaux. Démo live en 8 minutes.
Zéro donnée ne sort de la machine. Fonctionne sans internet.
Pseudonymisation réversible avec vault local, inspection bidirectionnelle (prompt + réponse), déploiement Docker de LiteLLM comme AI gateway centralisé.
Niveau 1 de garantie — argument différenciant pour PME cloud.
Six modules progressifs : deux conceptuels, trois techniques, un de synthèse commerciale.
| Module | Semaines | Thème central | Code | Livrable clé |
|---|---|---|---|---|
| M1 | S1 – S2 | Comprendre les LLM/SLM | Non | Carte des modèles + benchmark SLM local |
| M2 | S3 – S4 | La décision de souveraineté | Non | Outil de classification souveraineté PME |
| M3 | S5 – S7 | Stack on-prem — RAG local | Python adapt. | Assistant RAG fonctionnel (démo live) |
| M3b | S8 – S9 | Agents, MCP et souveraineté | Python partiel | Grille agents + agent LangGraph local |
| M4 | S10 – S11 | Anonymisation et Confidential AI | Python adapt. | Pipeline Presidio + LiteLLM bout-en-bout |
| M5 | S12 – S13 | Stratégie hybride PME — synthèse | Non | Dossier stratégie hybride template |
Le programme prépare simultanément à la certification du formateur et à celles proposables aux stagiaires.
| Domaine CAIP | Poids | Modules couvrants |
|---|---|---|
| D1 — Formulation du problème | 26 % | M1 + M2 |
| D2 — Feature engineering | 20 % | M3 |
| D3 — Entraînement et tuning | 24 % | M3 + M3b |
| D4 — MLOps et production | 30 % | M3b + M4 + M5 |
Chaque composant a été choisi pour sa souveraineté, sa maturité et son déployabilité sur MacBook Air M2.
| Composant | Outil | Rôle & souveraineté |
|---|---|---|
| Runtime LLM | Ollama | Fait tourner Mistral 7B et Phi-4 localement sur le M2 |
| LLM génératifs | Mistral 7B + Phi-4 | Génération locale — zéro envoi externe |
| Embedding | nomic-embed-text | Vectorisation locale des documents pour le RAG |
| Base vectorielle | FAISS / Chroma | Stockage et recherche sémantique — fichier local |
| Orchestration | LangChain + LangGraph | Pipeline RAG et agents — on-prem |
| Interface | Streamlit | Interface web locale sans terminal |
| Anonymisation | Presidio (Microsoft MIT) | Détection PII + pseudonymisation réversible + vault |
| AI Gateway | LiteLLM (Docker) | Point d'entrée unique, guardrail Presidio, journalisation |
| No-code | n8n self-hosted | Orchestration visuelle sans code — PME sans développeur |
6 à 8 heures par semaine sur 13 semaines · Sessions de 1h30 à 2h30 par jour (5 jours/semaine) · M1 et M2 accessibles en soirée ou en déplacement · M3, M3b et M4 nécessitent un Mac sous la main
| Poste | Coût estimé |
|---|---|
| Coursera (ML Specialization Andrew Ng) | ~50 €/mois × 2 |
| Examen CAIP (CertNexus AIP-110) | ~300 $ |
| Outils (Claude, Perplexity, NotebookLM, Mistral) | Gratuit / freemium |
| Total estimé | ≈ 400 € |
Les certifications CCI Paris IDF (RS 7232) et CentraleSupélec Exed (RS 7102) sont éligibles au CPF — recommandées pour les stagiaires de la formation client.
13 semaines pour devenir le consultant que les PME françaises attendent.