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Les fondamentaux
de l’IA.

Intitulé du programme : Les fondamentaux de l’intelligence artificielle

Comprendre l’IA et repérer ses premiers usages dans son quotidien professionnel.

Débutant2 heuresFrançais

Le programme en contexte

Ce que vous allez travailler.

Cette formation d'une heure vous offre une vue d'ensemble complète de l'Intelligence Artificielle : définition, types d'IA, composantes technologiques (algorithmes, données, puissance de calcul), applications dans des secteurs variés (santé, finance, industrie, transports), fonctionnement du Machine Learning et du Deep Learning, ainsi que les enjeux éthiques et sociétaux (biais, emploi, réglementation). La session se conclut par une discussion ouverte sur les tendances et le futur de l'IA.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle : définition, types d'IA et composantes technologiques.
  • Découvrir les applications concrètes de l'IA dans les principaux secteurs d'activité (santé, finance, industrie, commerce, transports).
  • Appréhender le fonctionnement technique du Machine Learning et du Deep Learning.
  • Identifier les enjeux éthiques, économiques et sociétaux de l'IA : biais algorithmiques, transparence, impact sur l'emploi.
  • Acquérir une vision critique sur les opportunités et les limites de l'IA pour mieux l'intégrer dans son environnement professionnel.

Public concerné

Entreprises souhaitant intégrer des outils d’IA générative dans leurs processus.

Programme détaillé

La progression pédagogique.

01

Introduction à l'Intelligence Artificielle

Définition de l'IA :

Qu'est-ce que l'IA ?

Différence entre l'IA, le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL).

Historique de l'IA : des débuts à aujourd'hui.

Les types d'IA :

IA Faible (IA Narrow) : spécialisée dans une tâche (ex. : assistants vocaux).

IA Forte (IA General) : capable de réaliser des tâches variées (concept théorique).

IA Superintelligente (futur hypothétique).

Les composantes technologiques :

Algorithmes.

Données (Big Data).

Puissance de calcul.

02

Applications de l'IA dans le monde réel

IA dans les secteurs d'activité :

Santé : Diagnostic médical, recherche pharmaceutique.

Finance : Analyse prédictive, détection de fraudes.

Industrie : Automatisation, maintenance prédictive.

Commerce : Personnalisation des recommandations, chatbots.

Transports : Véhicules autonomes, optimisation logistique.

Cas pratiques :

Utilisation de l'IA dans les réseaux sociaux (algorithmes de recommandation).

ChatGPT pour l'assistance conversationnelle.

Vision par ordinateur pour la reconnaissance faciale.

Exercice interactif :

Brainstorming en groupe : identifier des cas d'usage pertinents de l'IA dans votre secteur d'activité.

03

Fonctionnement technique de l'IA

Machine Learning :

Définition et processus d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.

Exemple : Prévision des ventes avec des modèles supervisés.

Deep Learning :

Rôle des réseaux neuronaux dans le traitement d'images, de sons et de textes.

Exemple : Reconnaissance d'images via des réseaux convolutifs.

Limites et défis techniques :

Quantité et qualité des données.

Problèmes de sur-apprentissage et de biais algorithmique.

04

Enjeux éthiques et sociétaux de l'IA

Biais et discriminations :

Comment les algorithmes peuvent reproduire ou amplifier des biais existants.

Études de cas : IA et discrimination dans le recrutement ou les prêts bancaires.

Transparence et explicabilité :

Importance de comprendre les décisions prises par une IA.

Exemples d'algorithmes « boîte noire » et leur impact.

Impact sur l'emploi :

Automatisation des tâches et transformation des métiers.

Débats sur la destruction et la création d'emplois.

Réglementation et cadre juridique :

Présentation des principales lois et régulations (ex. : RGPD).

Initiatives éthiques autour de l'IA (principes de l'OCDE, Charte européenne de l'IA).

05

Futur de l'IA et discussion ouverte

Tendances et perspectives :

Vers l'IA générale ?

Progrès dans les modèles fondationnels (GPT, DALL·E).

Émergence de nouvelles disciplines : IA explicable, IA éthique.

Questions ouvertes :

Quels sont les risques les plus préoccupants liés à l'IA ?

Quels domaines pourraient bénéficier le plus de l'IA dans les années à venir ?

Débat et Q&A :

Session interactive pour répondre aux questions des participants et échanger sur leurs préoccupations ou idées.

Apprendre & évaluer

Une pratique accompagnée.

Méthodes pédagogiques

  • Présentation théorique : apports conceptuels structurés sur les fondements et le fonctionnement de l'IA.
  • Études de cas réels : illustration des concepts à travers des exemples concrets issus de différents secteurs d'activité.
  • Exercice interactif : brainstorming en groupe pour identifier des cas d'usage pertinents de l'IA dans le secteur des participants.
  • Discussion ouverte : session de questions- réponses sur les enjeux éthiques, les tendances et les perspectives futures de l'IA.
  • Support de cours : documentation détaillée et fiches pratiques remises à chaque participant.

Suivi de l’exécution et évaluation des résultats

  • Test de positionnement : évaluation des connaissances des participants en amont de la formation pour adapter le niveau des apports.
  • Feuille d'émargement : document signé par le formateur et les participants, fourni en fin de session, attestant de la présence.
  • Questionnaire d'évaluation à chaud (J+0) : recueil de la satisfaction des participants et analyse par les équipes pédagogiques d'AMADIA.
  • Questionnaire d'évaluation à froid (J+30) : mesure de l'impact de la formation sur les pratiques professionnelles des participants un mois après la session.
  • Attestation de fin de formation : délivrée à chaque participant ayant assisté à la totalité de la session.

Modalités pratiques

Préparer votre participation.

Matériel et conditions techniques publiés

Ordinateur ou tablette avec connexion internet.

Livrables et ressources

  • Ressources en ligne pour approfondir les compétences. Certificat de participation.

Modalités d’accès

Faites une demande en précisant votre entreprise, le programme et votre besoin. Amadia prépare avec vous la proposition et les modalités de la session.

Préparer votre demande

Prérequis pédagogiques

Les prérequis pédagogiques sont à confirmer avec Amadia ; le niveau et le matériel figurent dans ce programme.

Reconnaissance annoncée

Attestation de fin de formation / Certificat de participation

Aucun intitulé de certification professionnelle RNCP ou RS n’est annoncé dans cette fiche.

Délai d’accès

Le délai entre votre demande et le début de la session est à confirmer avec Amadia.

Financement

Contactez Amadia pour préciser les modalités liées à votre demande. Aucune prise en charge automatique n’est annoncée.

admin@amadia.co

Accessibilité

Un accueil à préparer ensemble.

Pour l'ensemble de nos formations, nous pouvons réaliser des études préalables afin d'adapter les locaux, les modalités pédagogiques et l'animation des sessions en fonction des besoins spécifiques liés à la situation de handicap annoncée. Par ailleurs, en fonction des demandes, nous nous engageons à collaborer avec des partenaires spécialisés pour garantir une prise en charge optimale.

Pour signaler votre besoin : admin@amadia.co.

Charte d’accessibilité · PDF Annuaire PSH · PDF

Les informations sur l’organisme de formation : certificat, résultats publiés, règlement et accessibilité.

Qualité & documents

Le prochain pas

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Précisez les participants, le contexte et les situations à travailler pour préparer votre proposition.

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