A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Décrire les concepts de base et les approches principales de l'Intelligence Artificielle (IA)
• Identifier les enjeux et les bénéfices de l'IA pour améliorer la productivité, les processus décisionnels et la transformation des entreprises
• Explorer les applications concrètes de l'IA Générative et des modèles de langage de grande taille (LLM), tels que GPT, et identifier leurs opportunités et défis
• Découvrir les applications pratiques de l'IA dans des secteurs clés tels que l'industrie, les services et le transport / distribution, en mettant en lumière des solutions impossibles sans l'IA moderne
• Mettre en oeuvre des projets d'IA en entreprise, de l'identification des opportunités à l'évaluation des performances, en utilisant des outils et technologies spécifiques
• Participer à des ateliers pratiques pour appliquer les connaissances acquises.

Jour 1 - Matin

Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA)

• Définition et concepts de base de l'IA
• Différentes approches de l'IA : IA symbolique vs IA connexionniste
• Exemples concrets d'applications de chaque approche

Vue d'ensemble des techniques d'IA

• Machine Learning
• Deep Learning
• Vision par ordinateur
• Les frameworks de l'IA

Enjeux et bénéfices de l'IA pour les entreprises

• Productivité et efficacité opérationnelle
• Amélioration des processus décisionnels
• Transformation des collaborateurs et de l'entreprise avec des exemples concrets de bénéfices mesurables

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Exploration de jeux de données (images, sons et CSV) de différents secteurs (industrie, ingénierie, services et tertiaires)

Jour 1 - Après-midi

Les IA Génératives et modèles de langage de grande taille (LLM)

• Introduction aux IA Génératives
• Les alternatives à ChatGPT : Llama, Mistral et Claude
• Applications concrètes des LLM dans différents domaines :
• Génération de contenu
• Assistance à la rédaction
• Automatisation de la traduction
• Opportunités et défis associés à l'utilisation des LLM

Applications de l'IA dans les secteurs clés

• L'IA et l'industrie
• Automatisation des processus complexes
• Maintenance prédictive
• Détection de défauts et contrôle qualité
• L'IA et les services
• Recommandations et personnalisation en temps réel de l'expérience client
• Fidélisation par analyse prédictive comportementale des clients
• Analyse prédictive avancée pour la finance (détection de fraudes en temps réel)
• L'IA et la logistique
• Optimisation dynamique des itinéraires de livraison
• Prévision précise de la demande pour la gestion des stocks

Implémentation de projets d'IA en entreprise

• Identification des opportunités et cas d'usage
• Outils et technologies
• Evaluation de la performance et mesure des résultats

Enjeux, limites et bonnes pratiques

• Evaluation de la qualité des résultats
• Gestion des biais et des hallucinations
• Questions éthiques et juridiques (droits d'auteur, RGPD)
• Bonnes pratiques pour garantir la confidentialité
• Intégration des IA dans le workflow professionnel
• Présentation d'outils pour travailler en toute confidentialité

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Etude de cas et exercice pratique sur l'application de l'IA dans les secteurs clés
• Démonstration d'un outil ou d'une plateforme d'IA