IA10 jours
IA en entreprise : de la strategie au deploiement
Decideurs, managers et chefs de projet souhaitant integrer l'IA dans leur entreprise
70h de formationdistancielpresentiel
Objectifs pedagogiques
- Comprendre les fondamentaux de l'IA et du machine learning
- Maitriser l'IA generative et le prompt engineering
- Identifier les cas d'usage IA adaptes a son secteur
- Concevoir une strategie d'integration de l'IA en entreprise
- Assurer la conformite avec l'AI Act et les reglementations
- Deployer et gouverner des solutions IA de maniere responsable
Programme
- •Histoire de l'IA : des origines a nos jours
- •IA faible vs IA forte : mythes et realites
- •Machine Learning, Deep Learning, IA generative : definitions et differences
- •Cas d'usage emblematiques : reconnaissance d'images, NLP, recommandation
- •Panorama des acteurs : OpenAI, Google, Microsoft, startups francaises
- •Atelier : demystifier l'IA par des demonstrations concretes
- •Fonctionnement des Large Language Models (LLM)
- •ChatGPT, Claude, Gemini : comparaison et cas d'usage
- •Microsoft Copilot : integration Office 365 et productivite
- •Limites des LLM : hallucinations, biais, confidentialite
- •RAG (Retrieval-Augmented Generation) : enrichir les LLM avec vos donnees
- •Atelier pratique : utiliser ChatGPT et Copilot pour des taches metier
- •Qu'est-ce que le prompt engineering : principes et enjeux
- •Techniques de prompting : zero-shot, few-shot, chain-of-thought
- •Prompts efficaces pour la redaction, l'analyse, la synthese
- •Prompts pour le code, les donnees, le marketing
- •Gestion de contexte et instructions systeme
- •Atelier intensif : creer des prompts optimises pour vos besoins metier
- •Types d'apprentissage : supervise, non supervise, par renforcement
- •Algorithmes classiques : regression, classification, clustering
- •Preprocessing et feature engineering
- •Evaluation de modeles : accuracy, precision, recall, F1-score
- •Overfitting, underfitting et regularisation
- •Atelier : analyse d'un pipeline ML complet (de la donnee au modele)
- •IA pour les RH : recrutement, onboarding, formation, retention
- •IA pour le marketing : segmentation, personnalisation, generation de contenu
- •IA pour la finance : detection de fraude, scoring, prevision
- •IA pour la supply chain : optimisation, prevision de demande
- •IA pour le service client : chatbots, analyse de sentiment
- •Atelier : identifier et prioriser les cas d'usage IA pour votre entreprise
- •Architecture d'un chatbot : NLU, dialogue management, NLG
- •Chatbots avec LLM vs chatbots traditionnels (intents)
- •Plateformes no-code : Voiceflow, Botpress, Dialogflow
- •Integration chatbot : site web, Slack, Teams, WhatsApp
- •Mesure de performance : taux de resolution, satisfaction utilisateur
- •Atelier pratique : creer un chatbot metier avec un LLM
- •Reglementation europeenne AI Act : principes et niveaux de risque
- •Systemes d'IA a haut risque : obligations et conformite
- •RGPD et IA : protection des donnees, consentement, transparence
- •Biais algorithmiques et equite (fairness)
- •Ethique de l'IA : transparence, explicabilite, responsabilite
- •Atelier : evaluer la conformite d'un projet IA avec l'AI Act
- •Diagnostic : maturite IA de l'organisation
- •Definir une vision et une roadmap IA
- •Construire une equipe IA : roles et competences
- •Build vs Buy vs Partner : arbitrages strategiques
- •Change management et accompagnement des collaborateurs
- •Atelier : rediger une strategie IA pour votre organisation
- •MLOps : deploiement, monitoring, re-entrainement des modeles
- •Gouvernance des donnees : qualite, securite, souverainete
- •Modele de gouvernance IA : comite IA, processus de validation
- •KPI et ROI de l'IA : mesurer la valeur creee
- •Risques et gestion de crise : que faire si ca tourne mal ?
- •Atelier : concevoir un framework de gouvernance IA
- •Tendances futures : IA multimodale, agents autonomes, IA embarquee
- •Souverainete numerique et IA europeenne
- •Projet final : pitch d'un projet IA complet (strategie, cas d'usage, conformite, deploiement)
- •Feedback et plan d'action post-formation
- •Evaluation finale et remise des certificats
Prerequis
- •Aucun prerequis technique
- •Experience en gestion de projet ou management
- •Disponibilite sur 2 semaines completes
Modalites d'evaluation
Projet final de strategie IA entreprise avec pitch, QCM de validation des acquis, ateliers pratiques evalues chaque jour
Feuilles d'emargement, suivi de connexion pour le distanciel, evaluation des acquis quotidienne et finale.
Accessibilite handicap
Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Referent handicap disponible pour adapter les modalites.