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Fondamentaux et opportunités stratégiques des technologies d'IA

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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14/09/2026 au 15/09/2026 - En présentiel
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Questions fréquentes

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