Module 1 : IA Locale
L'alternative aux API : Pourquoi et comment passer au local (vie privée, coût, contrôle).
Installation d'Ollama : Téléchargement et configuration de Llama 3 (8B) ou Mistral.
Tests de performance : Choisir un modèle adapté à la RAM (modèles 4-bit quantifiés).

Module 2 : Création d'Agents
Configuration du framework : Utiliser CrewAI en le branchant sur Ollama (via ChatOllama).
Atelier pratique : Créer un agent "Chercheur local" analysant des documents sur disque dur.
Le Prompt Engineering local : Adapter les instructions aux modèles Open Source.

Module 3 : Automatisation avec n8n en Self-Hébergé
Installation Docker : Déployer n8n sur son propre serveur/PC (gratuit et illimité).
Connexion n8n + Ollama : Créer un workflow complet (Email -> Analyse IA -> Réponse).
Atelier pratique : Automatiser le tri de factures PDF locales à l'aide de l'IA.

Module 4 : Multi-Agents et Projet Métier
Scénario de classe : Monter une "Task Force" d'agents (Codeur, Testeur, Rédacteur).
Gestion des ressources : Optimiser la file d'attente pour éviter la saturation matérielle.
Projet Final : Développement d'une application métier complète tournant à 100% hors-ligne.