Donner à chaque collaborateur un assistant qui connaît l'entreprise, en toute sécurité, et l'aider à l'adopter.
Les collaborateurs utilisent déjà des outils d'IA, parfois sans cadre (« shadow AI »). L'entreprise veut un assistant officiel, connecté à ses outils, avec des règles claires sur les données.
Comprendre en mots simples comment fonctionne un assistant comme Claude ou Gemini, ce qu'il sait faire, ses limites, et choisir un premier cas d'usage utile pour votre équipe.
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Coder en Python un agent qui appelle des outils, lui donner une mémoire, le brancher via MCP puis le passer en production avec Google ADK et Cloud Run.
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Construire un jeu de données doré, mesurer un assistant RAG avec des métriques et un LLM-juge, le protéger en production et bloquer les régressions en CI.
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Identifier les risques d'un assistant IA (OWASP Top 10 LLM), poser les bonnes parades techniques, respecter le RGPD et l'AI Act, puis gouverner les usages en entreprise.
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Un premier agent ADK (météo) derrière une API HTTPS privée sur Cloud Run, déployé de bout en bout avec Terraform.
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Héberger un agent sur Agent Runtime, le rendre découvrable dans Agent Registry et l'ajouter à Gemini Enterprise.
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Faire répondre votre agent dans Google Chat pour les personnes de votre entreprise, avec une authentification service à service.
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Les 6 façons d'ajouter un agent à Gemini Enterprise, des agents d'autres projets GCP, un orchestrateur qui découvre et appelle les autres.
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Gemini Enterprise entièrement en Terraform, protégé par 3 couches de Model Armor, moindre privilège, résidence UE et alertes.
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Le socle de sécurité en 6 couches (identité, CMEK, connecteurs, Model Armor + DLP, exposition UE, détection), expliqué fichier par fichier.
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Une note de sécurité d'entreprise appliquée : console d'abord, puis Terraform par paliers, plan de tests et exploitation quotidienne.
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