Formation IA & IA générative : état de l'art et cas d'usage en entreprise.

Programme de formation IA & IA générative : état de l'art et cas d'usage en entreprise.

Comprendre l’IA : fondamentaux et état de l’art

– Définitions et histoire : de l’IA symbolique aux modèles de fondation, démêler le fantasme de la réalité
– Machine learning et deep learning : les grands principes expliqués sans bagage technique
– Panorama des techniques : apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, IA générative
– IA prédictive vs IA générative : deux logiques, deux familles de cas d’usage
– Pourquoi maintenant : données, puissance de calcul et modèles de fondation comme moteurs de l’essor récent

**Exemples d’activités pratiques :**

– Auto-positionnement « où en est mon organisation dans l’exploitation de ses données et de l’IA ? »
– Quiz interactif pour distinguer IA prédictive et IA générative sur des exemples concrets

L’IA générative et les grands modèles de langage (LLM)

– Principe des LLM et des modèles de fondation : Transformers et mécanisme d’attention, expliqués au niveau culture
– Panorama des modèles actuels : GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama et leurs différences de positionnement
– Génération multimodale : texte, image, audio, vidéo et code à partir d’un même socle technologique
– RAG (Retrieval-Augmented Generation) : connecter l’IA générative aux données de l’entreprise pour des réponses fiables
– Agents IA : la notion d’IA agentique, ce qu’un agent peut automatiser et quand y recourir

**Exemples d’activités pratiques :**

– Démonstration comparée de plusieurs assistants génératifs sur un même besoin métier
– Atelier « identifier ce qu’un LLM, un RAG ou un agent apporteraient à un de mes processus »

Panorama des outils et critères de choix

– Cartographie des solutions du marché : quels types d’outils pour quels usages (texte, image, voix, vidéo, code)
– Solutions grand public vs solutions d’entreprise : intégration, sécurité et niveau de service
– Critères de choix : build vs buy, cloud vs on-premise, souveraineté et coût
– Écosystème des fournisseurs : éditeurs, hyperscalers et solutions open source

**Exemples d’activités pratiques :**

– Construction d’une grille de sélection d’outils appliquée à un cas du participant
– Étude de cas : choisir une solution IA pour un besoin métier donné

L’IA au service de la productivité et des métiers

– Productivité personnelle : aide à la rédaction, au brainstorming et génération de médias
– Vente et marketing : analyse prédictive, recommandation, personnalisation et génération de contenus
– Finance et RH : automatisation, prévisions, aide au recrutement et traitement documentaire
– Service client et fonctions transverses : assistants conversationnels, analyse de sentiment, automatisation des tâches administratives
– Impact sur les métiers : tâches augmentées, métiers transformés et nouveaux rôles

**Exemples d’activités pratiques :**

– Atelier collectif « identifier 3 cas d’usage prioritaires » dans le contexte des participants
– Études de cas sectorielles (services financiers, conseil, santé, industrie) commentées en groupe

Enjeux : éthique, sécurité, confidentialité et conformité

– Confiance dans l’IA : biais, équité, transparence et limites des modèles
– Sécurité et confidentialité : protection des données, fuites d’information et bonnes pratiques d’usage
– Cadre réglementaire : AI Act (obligations et calendrier d’application) et articulation avec le RGPD
– Risques professionnels et éthiques : surveillance, désinformation, propriété intellectuelle et responsabilité

**Exemples d’activités pratiques :**

– Discussion de cas « permis / risqué » sur des situations métier réelles
– Lecture guidée des grandes obligations de l’AI Act selon le niveau de risque d’un usage

Réussir l’intégration de l’IA dans l’entreprise

– Cycle de vie d’un projet IA : spécificités par rapport à un projet informatique classique
– Acteurs et gouvernance : métiers, DSI, data, direction et écosystème de prestataires à mobiliser
– Conduite du changement : acculturation, formation et accompagnement des équipes
– Feuille de route d’adoption : par où commencer, prioriser les cas d’usage et mesurer la valeur

**Exemples d’activités pratiques :**

– Ébauche d’une feuille de route IA pour l’organisation du participant
– Élaboration d’une checklist de cadrage de projet IA en synthèse du séminaire