

Durée
14h
Niveau
Initiation
reference
S42P001
Programme
Objectifs
Public
Détails
Comprendre la dynamique de l’IA
- Pourquoi cette « hype » autour de l’IA ?
- Technophilie générale et engouement médiatique
- Mythes, légendes et impact de l’imaginaire science-fiction
- Opportunités dans divers domaines : traitement des données, médecine, musique, audiovisuel, apprentissage, transport, accès à l’information…
- Illustrations concrètes :
- Utilisation de Query
- Échange interactif avec ChatGPT5-voice
Risques et enjeux éthiques, économiques et juridiques
Comprendre l’objet IA
- Définitions et rappels autour des logiciels et données : logiciel, code source/objet, fonctions, algorithmes
- Vocabulaire et notions de base : IA, machine learning, deep learning, neurones, inférence, token, hallucination, LLM, data mining…
- Les différents types d’IA :
- Par complexité : IA simple, machine learning, deep learning
- Par techniques : symbolique, statistique, connexionniste, générative, hybride
- Par risques : interdit, haut risque, risque limité, risque nul
Illustrations pratiques avec les LLM (Large Language Models)
- Phase d’apprentissage et biais
- Exercice pratique : vecteurs et pondération
- Phase d’inférence et prompt
- Exercice pratique : qualifier son prompt
- Comprendre les erreurs et hallucinations
- SaaS vs modèles locaux : avantages et limites
Outils et plateformes d’IA
- Présentation des principaux outils et bibliothèques Open Source : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Démonstrations pratiques sur des cas simples
- Panorama des plateformes SaaS et solutions locales
Données et intégration stratégique
Les sources de données pour l’IA : internes, open data, partenaires
Qualité et préparation des données : nettoyage, annotation, biais
Intégration de l’IA dans une stratégie de prévention et/ou de résolution de problèmes
- Identifier les opportunités et les défis stratégiques liés à de l’IA et au cycle de vie des données.
- Acquérir une compréhension approfondie des concepts de base de l’intelligence artificielle, y compris les différents types d’IA.
- Apprendre les principes de fonctionnement techniques des algorithmes d’apprentissage et le vocabulaire associé.
- Explorer les applications actuelles de l’IA dans divers secteurs (santé, finance, transport, etc.).
- Identifier et comprendre les différentes sources de données disponibles pour l’entraînement des modèles d’IA
- Ingénieurs et développeurs
- Business Developpers
- Managers ou chargés de projets
- Chargés d’affaires ou de valorisation
- Juristes
- Ingénieurs brevet
- Tout professionnel pour lequel l’IA est une véritable composante de son activité (Utilisateurs ou Générateurs d’IA)
Prérequis
Aucun.
Méthodes
- Cours magistral
- Étude de cas ou cas pratique
- Travaux de groupe en atelier
Évaluation
- Quiz
Intervenants
Juridique et/ou technique
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