Contexte

Face à l’émergence rapide de l’intelligence artificielle dans tous les secteurs d’activité, il devient essentiel pour les professionnels de comprendre ses principes, ses usages et ses enjeux. Cette formation a été conçue pour offrir une initiation complète à l’IA, accessible sans prérequis techniques, afin de permettre aux participants d’en maîtriser les fondamentaux, d’identifier des cas d’usage concrets et de mieux appréhender les dimensions éthiques et réglementaires. Elle s’adresse à tous ceux qui souhaitent intégrer l’IA de manière pertinente, efficace et responsable dans leur environnement professionnel.

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

Introduction à l’IA
Ce module a pour objectif d'introduire les principaux concepts, méthodologies et technologies de l’Intelligence Artificielle.
Après une présentation du domaine de l’intelligence artificielle, de ses deux principaux courants IA symbolique et IA à base d’apprentissage, nous détaillerons pour chaque courant les principaux modèles ou paradigmes et leurs domaines d'application. Nous introduirons l’IA symbolique et nous fournirons un panorama des principaux modèles : les modèles à bases d’état, les modèles à base de variables comme les CSP ou les réseaux bayésiens et enfin les modèles à base de connaissance. Pour chaque famille de modèles, nous insisterons sur le type de problèmes auxquels les différentes familles de modèles peuvent répondre, leurs avantages et leurs inconvénients. Enfin, la formation se terminera sur un des grands enjeux actuels de l’IA : la construction de systèmes d’IA dignes de confiance. Cet enjeu sera décliné en plusieurs défis : la robustesse et la certification des systèmes d’IA, leur explicabilité et leur éthique.

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
Introduction et fondamentaux en apprentissage automatique
Enjeux et problématiques pour le Machine Learning.
Introduction aux concepts de base et techniques pertinentes : 
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.

Cas d’usage et perspectives
Présentation de cas d’usage concrets.
Perspectives et tendances actuelles en Machine Learning.
IA générative
Modèles de génération de texte (1 jour) :
La récente mise à disposition de ChatGPT par OpenAI a mis en lumière les avancées spectaculaires du traitement automatique du langage naturel de ces dernières années, ainsi que les futurs bouleversement sociétaux induits par cette nouvelle technologie. La matinée sera consacrée à la découverte des spécificités des données textuelles. Nous y aborderons les différents modèles adaptés aux différentes tâches de traitement automatique des langues (TAL) avec un focus particulier sur la tâche de modèle de langue. L'après-midi sera consacré au modèle transformer (à la base de ChatGPT) ainsi qu'à l'utilisation des modèles de fondations (LLM). Nous y aborderons les notions de prompt engineering, stratégie de prompting, systèmes multi-agents...

Matinée :
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.
Après-midi :
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) :
La génération d’image a connu une grande évolution ces dernières années depuis l’introduction des modèles GANs en 2014 et les différentes approches introduites par la suite, que ce soient des extensions des approches GAN ou bien d'autres formalismes tels que les modèles de diffusion. Nous disposons aujourd'hui d’algorithmes capables de produire des images réalistes de très grande qualité. La formation commencera par une présentation générale pour démystifier ce que sont les réseaux de neurones et en quoi consiste leur entraînement avant de se focaliser plus particulièrement sur les modèles génératifs comme cas d'usage des réseaux de neurones. Elle combinera une présentation des concepts théoriques et des démonstrations de ces différentes approches. Nous présenterons également différents cas d'usage des modèles génératifs pour la vision (génération à partir d'un prompt, édition d'une image, etc.).
Aspects juridiques de l’IA
Module 4.1 : Régulation des usages de l’IA

Alors que l’IA intègre notre quotidien, le besoin de régulation se fait de plus en plus sentir. Quels usages souhaite-t-on autoriser ou interdire ? A quelle échelle doit-on intervenir ? Les initiatives normatives sont nombreuses et il est essentiel de comprendre les directions qui sont prises pour un usage responsable de l’IA.
L’objectif de cette formation est de présenter les différentes voies de régulation possibles et de dresser un panorama des initiatives normatives en cours, pour comprendre et évaluer les usages licites de l’IA.

L’IA et le droit
Définitions
Présentation des différents instruments

Le droit de l’IA
Étude pratique de l’AI Act
Mise en situation pratique (ex. d’une création culturelle)
QCM (attestation)

Module 4.2 : le droit des données personnelles

Le droit des données à caractère personnel est principalement réglementé par un texte européen, le RGPD – règlement général à la protection des données. L’impact de cette réglementation sur les activités numériques est très important : toutes les activités sont concernées et les conséquences en cas de non-respect des obligations sont lourdes.
L’objectif de cette formation est d’expliquer le droit applicable, pour comprendre et évaluer ce qui est licite et ce qui ne l’est pas. Quoi, qui, comment ? Répondre à ces questions en les appliquant au traitement de données personnelles permettra de cerner le sujet, avec un objectif tant théorique que pratique.

Les notions du droit des données personnelles
Les champs d’application : matériel, personnel et territorial
Les obligations et principes : finalité, licéité, minimisation…
Le régime applicable

Les droits : oubli, retrait, accès…
La mise en œuvre
Exercice pratique
QCM (attestation)
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
Ce cours vise à permettre la déclinaison des enseignements aux secteurs d’activité spécifiques.

Module 6.1 : Cas d’usage et impact sur l’entreprise

Introduction rapide :
Applications de l'IA dans différents secteurs
IA : principaux acteurs et caractéristiques
Cas concrets : exemples d’IA appliquée à plusieurs domaines : chatGTP, perplexity, gamma, ...
IA et impact sur l’entreprise et l’emploi
IA et conduite du changement

Module 6.2 : Outils et brainstorming

Mise en application : utilisation de plusieurs LLM : ChatGpt, le chat, perplexity, ...
Présentation des méthodes d’idéation : brainstorming, design thinking, utilisation de l’IA générative pour générer des idées de projets IA. Apprentissage des techniques de prompt et de reverse prompting.
Ateliers idéation : génération
Génération et sélection des idées les plus prometteuses

Module 6.3 : Encadrement projet : (à distance)

Un accompagnement personnalisé pour la conception et la réalisation des projets. Un échange initial permettra de fournir des conseils personnalisés, des orientations et des retours constructifs sur les idées de projets. Les participants pourront également contacter les intervenants tout au long de la formation pour obtenir un soutien continu dans la préparation de leur projet de certification.

Module 6.4 : Évaluation des solutions et mise en œuvre

Évaluation des idées de projet : analyse des spécificités, des limites et du potentiel des solutions d’IA proposées.
Identification des modalités et contraintes d’implémentation des solutions d’IA en milieu professionnel.
Accompagnement individuel pour affiner les projets.
Conseils sur les outils et méthodologies adaptés.
Préparation à la soutenance.
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.

Pré-requis

- A partir de Bac+3 
- Culture générale en informatique et/ou mathématiques
- Intérêt pour l'IA et ses technologies et volonté d'intégrer l'IA dans le cadre de son activité professionnelle

public concerné

Professionnels de tous secteurs (privé, public, enseignement, etc.) souhaitant acquérir une compréhension transversale de l’intelligence artificielle et de ses enjeux.

La formation s’adresse en particulier aux cadres, chefs de projet, enseignants, décideurs ou à toute personne impliquée dans l’intégration de l’IA dans son environnement professionnel.

Elle concerne également les professionnels confrontés aux enjeux éthiques, réglementaires ou d’usage responsable de l’IA (juristes, responsables RH, communicants, etc.).

en pratique

Méthodes pédagogiques

Apports théoriques.
Mise en application de la théorie et exercices pratiques.
Adaptation à des secteurs d’activité spécifiques.
Idéation et brainstorming.

Moyens pédagogiques

Se prémunir d'un ordinateur portable.

Modalités d'évaluation

Les participants sont partiellement évalués à travers des mises en situation pratiques et des QCM. L’évaluation principale repose sur un projet individuel, appliqué à un cas concret en lien avec leur métier ou domaine d’expertise.

Chaque projet donne lieu à une soutenance orale devant un jury de professionnels, chargé d’évaluer la qualité du travail réalisé, la pertinence de l’analyse et la capacité à mobiliser les connaissances acquises.

Les + de la formation

- Formation certifiante alliant théorie et pratique
- Études de cas réels et retours d’expérience concrets
- Formation élaborée avec des intervenants reconnus.
- Encadrement et accompagnement par nos experts pour vos projets de certification.

Statistiques

86/100
Taux de satisfaction globale pour 406 sessions
(sur un pannel de 2450 répondants sur les 4152 participants en 2024)

89/100
Satisfaction globale relative aux formateurs pour 406 formations
(sur un pannel de 2450 répondants sur les 4152 participants en 2024)

Votre contact pour cette formation

Alexandra Dasniere

Chargée d'affaires Inter-Entreprise

+33 (0)1 75 31 63 45

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Référence :

IA11-26

Prix :

7 650€ (HT)

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Paris (75015)