IA Essentials : Comprendre et démystifier l'intelligence artificielle
PRÉSENTATION
Formation introductive pour comprendre les concepts clés de l'IA, ses applications et son impact sur les métiers. Découvrez concrètement comment l'intelligence artificielle peut transformer votre activité professionnelle et identifiez les premières opportunités d'application dans votre contexte.
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA (machine learning, deep learning, IA générative)
• Identifier les opportunités d'application dans son contexte professionnel
• Connaître les limites et enjeux éthiques
• Être capable d'identifier les cas d'usage pertinents de l'IA dans son métier
• Dialoguer efficacement avec les experts IA
• Participer activement aux projets d'intégration d'IA
PUBLIC CONCERNÉ
• Tous collaborateurs
• Tous niveaux hiérarchiques
PRÉ-REQUIS
Avoir des bases en rédaction
MÉTHODES PÉDAGOGIQUES
• Exposés interactifs
• Démonstrations d'outils
• Ateliers de réflexion en sous-groupes
• Études de cas sectorielles
MODALITÉS D'ÉVALUATION
• QCM
• Exercice pratique d'identification de cas d'usage
SOLUTION DE FINANCEMENT
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Contactez-nous pour plus d’informations.
MODALITÉS & DÉLAIS D'ACCÈS
À LA FORMATION
Formations inter-entreprises : inscription possible jusqu’à 48 heures avant le début de la session, sous réserve de disponibilité.
Formations intra-entreprise : un délai minimum de 15 jours est requis pour organiser et personnaliser la session selon vos besoins.
INDICATEURS DE RÉSULTATS
À venir
PROGRAMME DE LA FORMATION
MODULE 1 : Foundations de l'IA
Sous-module 1.1 : Histoire et évolution de l'IA
Chronologie des avancées majeures
Des systèmes experts à l'IA générative
Révolutions : Deep Learning, Transformers, LLM
Sous-module 1.2 : Concepts fondamentaux
Intelligence artificielle vs Machine Learning vs Deep Learning
Définitions : algorithmes, données d'entraînement, modèles
Types d'IA : faible, forte, générale, spécialisée
Sous-module 1.3 : Architecture des systèmes IA
Comment fonctionne un modèle de langage
Processus d'entraînement et d'inférence
Rôle des données et de la puissance de calcul
MODULE 2 : IA dans l'entreprise moderne
Sous-module 2.1 : Panorama des applications
IA générative : création de contenu, assistants virtuels
IA prédictive : analyse de données, anticipation de tendances
IA de traitement : vision par ordinateur, NLP, automatisation
Sous-module 2.2 : Cas d'usage par secteur
Finance : détection de fraude, scoring crédit
Santé : diagnostic assisté, découverte de médicaments
Industrie : maintenance prédictive, optimisation
Services : personnalisation, support client
Sous-module 2.3 : Impact sur les métiers
Métiers transformés vs métiers créés
Complémentarité humain-IA
Évolution des compétences requises
MODULE 3 : Limites et enjeux éthiques
Sous-module 3.1 : Limites techniques
Hallucinations et erreurs des modèles
Biais dans les données et algorithmes
Contraintes de données et de calcul
Sous-module 3.2 : Enjeux éthiques et sociétaux
Transparence et explicabilité
Respect de la vie privée
Impact sur l'emploi et les inégalités
MODULE 4 : Identifier les opportunités
Sous-module 4.1 : Méthodologie d'identification
Grille d'analyse des processus métiers
Critères de faisabilité technique et économique
Priorisation des cas d'usage
Sous-module 4.2 : Atelier pratique d'identification
Exercice d'identification de cas d'usage dans son contexte
Évaluation rapide du potentiel
Validation collective des idées