Executive certificate l'IA pour tous - Maîtriser les fondamentaux et explorer le potentiel de l'IA sans prérequis techniques

Objectifs

- RECONNAITRE les fondements et les usages de l'intelligence artificielle, et savoir expliquer les principaux modèles.

- RECONNAITRE les principes de base du machine learning et des modèles génératifs, et savoir formuler efficacement des prompts adaptés à différents cas d'usage.

- IDENTFIER et EXPLIQUER les enjeux juridiques, éthiques et réglementaires liés à l'IA et à la gestion des données personnelles.

- DEFINIR les principes de l'IA de confiance et en comprendre les implications pour le développement et l'usage des systèmes d'IA.

- ADAPTER l'IA à des contextes métiers spécifiques et savoir élaborer une stratégie d'intégration cohérente et responsable.

Programme de la formation

• Introduction à l'IA
  
  - Introduction : Intelligence Artificielle, de quoi parle-t-on ?- Comment traiter un problème en IA ? - Une courte histoire de l'IA - L'IA aujourd'hui : un rapide tour d'horizon - Introduction au travers d'une tâche simple - Principes et fondements de l'apprentissage supervisé - Apprentissage profond - Autres paradigmes d'apprentissage
  
  - Conclusion : limitations et enjeux


• Machine Learning
  
  • Enjeux et problématiques pour le Machine Learning.
  
  • Données et Machine Learning : importance des données, types de données, collecte, nettoyage et préparation des données…
  
  • Types d'apprentissage?: supervisé et non supervisé.
  
  • Quelques modèles simples de Machine Learning.
  
  • Présentation de cas d'usage concrets.
  
  • Perspectives et tendances actuelles en Machine Learning.


• IA générative
  
  • Exploration des spécificités des données textuelles et des modèles de TAL.
  
  • Focus sur différents modèles adaptés aux différentes tâches de traitement automatique des langues (TAL) avec un focus particulier sur la tâche de modèle de langue.
  
  • Approfondissement du modèle Transformer et utilisation des modèles de fondation (LLM).
  
  • Introduction au prompt engineering, stratégies de prompting et systèmes multi-agents.
  
  - Modèles génératifs pour l'image (1 jour) :
  
  Aspects juridiques de l'IA


• Module 4.1 : Régulation des usages de l'IA
  
  Module 4.2 : Le droit des données personnelles


• IA et confiance
  
  - Qu'est-ce que l'IA de confiance ? - Les enjeux de la confiance.- Qualité, performance.- Auditabilité, certifiabilité.- Ingéniérie de l'IA.- Vie privée, données confidentielles.- Respect des lois.- IA open-source.- L'IA de confiance en pratique.


• Intégration projet
  
  Module 6.1 : Cas d'usage et impact sur l'entreprise
  
  Module 6.2 : Outils et brainstorming
  
  Module 6.3 : Encadrement projet : (à distance)
  
  Module 6.4 : Évaluation des solutions et mise en œuvre
  
   


• Soutenance de projet
  
  À la fin de la formation, chaque participant présentera un projet pratique qui doit répondre à un besoin spécifique de son entreprise ou de son secteur d'activité. Ce projet permettra de mettre en application les connaissances et compétences acquises tout au long de la formation. Il sera évalué lors d'une soutenance, pendant laquelle les participants devront démontrer la pertinence de leur projet et la manière dont l'IA peut être intégrée de façon concrète dans leur domaine professionnel.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Bac + 2