Comprendre l'IA : usages, enjeux et impacts en entreprise

Objectifs

À l'issue de la formation, vous serez capable de :

   
• Comprendre les applications potentielles de l'IA et identifier les opportunités d'intégration dans divers secteurs d'activité.


   
• Connaître le fonctionnement des modèles d'IA (Generative AI, LLM) pour en appréhender les capacités et les limites.


   
• Maîtriser l'utilisation de ChatGPT au quotidien afin d'optimiser votre flux de travail et améliorer votre productivité.


   
• Créer des prompts plus efficaces en appliquant des techniques d'ingénierie de prompt avancées.


   
• Automatiser certaines de vos tâches quotidiennes répétitives (synthèse, classification, traitement de données).


   
• Générer des contenus innovants, personnalisés et adaptés à vos différents canaux de communication.

Programme de la formation

Module 1 : Comprendre l'Écosystème de l'Intelligence Artificielle

• Ancrage & Définitions : Historique, définitions clés de l'IA et positionnement dans le contexte technologique actuel.
• Machine Learning (ML) : Principes du modèle d'apprentissage automatique, typologies (supervisé, non supervisé) et limites intrinsèques.
• Deep Learning (DL) : Exploration des réseaux de neurones artificiels et focus sur le fonctionnement du Computer Vision (reconnaissance visuelle).
• Cas d'usage sectoriels :
  • Industrie : Maintenance prédictive et optimisation de la supply chain.
  • Marketing : Prédiction de l'attrition (churn) et moteurs de recommandation.
  • Finance : Systèmes de Credit Scoring et détection/prévention de la fraude.

Module 2 : Modèles de Langage (LLM) & IA Générative

• Mécanismes des LLM : Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage ? Fonctionnement des Transformers et de la génération probabiliste.
• Architecture RAG : Étude approfondie du Retrieval-Augmented Generation pour interconnecter un LLM avec les données privées d'une entreprise.
• Impact & Stratégie : Enjeux opérationnels des LLM en entreprise, évolution de la collaboration homme-machine et panorama du marché pour choisir le bon modèle.

Module 3 : Maîtrise du Prompting pour ChatGPT et les LLM

• Méthodologie de base : Anatomie d'un prompt performant (Rôle, Contexte, Objectif, Contraintes, Format de sortie).
• Techniques avancées : Structuration de requêtes complexes via le Few-Shot Learning (apprentissage par l'exemple) et le Reverse Prompting (faire générer le prompt par l'IA).
• Ateliers pratiques : Exercices de contextualisation professionnelle pour automatiser des tâches, synthétiser des rapports et générer du contenu sans hallucination.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique