Intelligence Artificielle (IA) pour les spécialistes de l'IT - Techniques, cas d'usage et innovations

Objectifs

• Identifier les enjeux de l'IA ainsi que les nouvelles opportunités qu'elle ouvre


• Adopter une vue large et approfondie des technologies de l'IA, du machine learning / deep learning aux LLM


• Décrire les nouvelles technologies de l'IA et leur implémentation à travers des exemples pratiques (RAG, agents intelligents, MCP...)


• Reconnaître les enjeux juridiques (AI Act) et éthiques (explicabilité et interprétabilité des modèles)


• Explorer les innovations et usages à venir à travers un atelier de prospective.

Programme de la formation

• Définir l'IA


• Fondations et histoire de l'IA


• Les marchés de l'IA


• Les différentes branches de l'IA


• Les cas d'usage de l'IA
  
  
  
  • Recherche de savoir
  
  
  • Assistants personnels numériques
  
  
  • Génération de code (vibe coding)
  
  
  • AIOps (automatisation et optimisation des opérations informatiques)
  
  
  • Nettoyage de données
  
  
  • Apprentissage augmenté
  
  
  • Thérapie et compagnie
  
  
  • Chauffeur personnel
  
  
  • Gestionnaire d'entrepôt
  
  
  • Santé humaine
  
  
  • Jeux vidéo
  
  
  • Domotique
  
  
  
  


• Les technologies de l'IA


• Les nouveaux métiers de l'IA


• Disruptions de l'IA : l'arrivée des LLM et autres innovations de rupture


• IA closed source vs IA open source : comparatif des avantages et des inconvénients


• Etudes de cas inspirées de l'actualitéTechniques fondamentales de l'IA


• Machine Learning


• Réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks)


• Apprentissage profond (Deep Learning)


• Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks)


• Réseaux de neurones récurrents (Recurrent Neural Networks)


• Apprentissages supervisé / non-supervisé / renforcé


• TensorFlow


• Définition du problème


• Ingestion des données


• Préparation des données


• Ségrégation des données


• Sélection de variables


• Extraction de variables


• Apprentissage du modèle


• Déploiement du modèle en production


• Surveillance du modèle et réapprentissage


• Introduction à MLOps


• Vue d'ensemble du NLP


• Les composants du NLP


• Applications du NLP en entreprise


• Comment utiliser le NLP ?


• To


•  


•  

Meilleures pratiques de prompting

• Outils d'ingénierie de prompt : LangChain, Guidance, DSPy...


• Infrastructures pour les LLM : Ollama, Hugging Face, Hub Space


• Exploitation du savoir externe avec les RAG


• Frameworks de RAG : LangChain, LlamaIndex


• Défis dans la mise en production des LLM et LCM


• Introduction à LLMOpsPerspectives futures


• Challenges de l'IA


• Futures tendances et opportunités

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

21 heures en centre, 21 heures hebdomadaires

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Autre

Public(s)

Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Avoir des connaissances en Python et en analyse de données.

Modalités d'accès

formation entièrement présentielle

Adresse

4 Avenue de l'Horizon
59650 - Villeneuve-d'Ascq

Responsable : M2I SCRIBTEL
Téléphone fixe :
Contacter l'organisme

Contact sur la formation

4 Avenue de l'Horizon
Parc de la Haute borne
59650 - Villeneuve-d'Ascq

Responsable :
Téléphone fixe : 0320190719
fax :
Site web :
Contacter l'organisme

Contacter l'organisme formateur

M2I SCRIBTEL
SIRET: 39336786700057
59650 Villeneuve-d'Ascq
Responsable : PEROMET
Téléphone fixe : 0320190719
Site web :
Contacter l'organisme

du 08/09/2025 au 10/09/2025
débutant le : 08/09/2025

Adresse d'inscription

4 Avenue de l'Horizon
Parc de la Haute borne
59650 - Villeneuve-d'Ascq

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées / Sorties à dates fixes

M2I SCRIBTEL
SIRET : 39336786700057

Adresse

4 Avenue de l'Horizon
Parc de la Haute borne
59650 - Villeneuve-d'Ascq

Téléphone fixe : 0320190719
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