Objectif de la formation

Ce cours propose une introduction complète à l’intelligence artificielle (IA), en abordant ses principes fondamentaux, ses grandes familles, et ses applications concrètes. Les participants découvriront la puissance et les spécificités de l’IA générative, apprendront à évaluer les offres actuelles en matière d’IA, et comprendront comment mettre en œuvre efficacement des solutions d’IA dans leur environnement professionnel. La formation inclut également un volet sur les implications juridiques et les risques liés à l’IA et à l’AGI (intelligence artificielle générale).

Alors que l’IA transforme tous les secteurs, former les collaborateurs devient essentiel pour que les organisations restent compétitives, responsables et conformes aux régulations en vigueur.

Cette formation permet de :

• Assurer la conformité et une utilisation responsable de l’IA : La compréhension de l’IA devient incontournable. L’article 4 de l’AI Act impose une culture de l’IA pour garantir que les employés maîtrisent les enjeux juridiques et éthiques.

• Améliorer la productivité et renforcer les compétences : Former les équipes à l’usage des outils d’IA permet d’augmenter leur efficacité, d’optimiser la prise de décision, tout en limitant les risques.

• Réduire les risques et renforcer la confiance : Des collaborateurs sensibilisés sont mieux à même d’identifier les biais, d’assurer la transparence et de favoriser une adoption responsable de l’IA, en cohérence avec les normes réglementaires et éthiques.

Programme de la formation

1. Fondamentaux de l’IA

• Définition et brève histoire de l’intelligence artificielle

• Les grandes familles d’IA : ANI, AGI, ASI, réseaux neuronaux

• Concepts clés : apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement

• Capacités et limites de l’IA

• Enjeux éthiques et biais

2. AGI et IA opérationnelle

• Différencier l’IA et l’AGI : portée et implications théoriques

• L’IA générative : fonctionnement et cas d’usage

• Panorama des principaux acteurs (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind…)

• Intégration de l’IA dans les organisations : stratégie et mise en œuvre

• Cas d’usage sectoriels : finance, santé, juridique, conformité

3. Introduction au Machine Learning

• Qu’est-ce que le machine learning (ML) ?

• Principaux algorithmes : arbres de décision, régression, réseaux neuronaux

• Préparation des données et ingénierie des variables

• Évaluation des modèles et indicateurs de performance

• Applications concrètes du ML dans les services

4. Mettre en œuvre des solutions d’IA

• Feuille de route pour l’adoption de l’IA : utilisateurs pilotes, cas d’usage

• Constitution d’équipes IA et développement des compétences

• Gouvernance de l’IA et gestion des risques

• Suivi et amélioration continue des modèles

5. Aspects juridiques et gestion des risques

• Cadre réglementaire : AI Act, RGPD, et régulations internationales

• Responsabilités et imputabilité des décisions prises par l’IA

• Maîtrise des risques : biais, équité, explicabilité, sécurité

• Développement éthique et responsabilité sociétale

6. Dimensions sociétales et économiques

• Impact de l’IA sur l’emploi et transformation des métiers

• Mutations économiques induites par les progrès de l’IA

• Enjeux sociaux : désinformation, fracture numérique, biais

• IA et développement durable : défis globaux et innovation responsable

• Perception publique et confiance dans les technologies

Public visé

• Collaborateurs d’entreprise

• Professionnels de la conformité et du juridique

• Chefs de projets et responsables techniques

• Responsables de la protection des données et gestionnaires de risques

• Toute personne souhaitant acquérir une compréhension globale de l’IA et de ses applications

Format du cours

• Sessions animées par un formateur expert

• Études de cas et mises en pratique

• Discussions interactives et échanges

• Format modulable : 1 ou 2 jours