IA et Big Data : découvrir les fondamentaux Présentiel

• Comprendre les enjeux et principes clés de l'intelligence artificielle et du big data.
• Acquérir une vue d'ensemble des applications pratiques de l'IA et du big data en entreprise.
• Apprendre à utiliser l'intelligence artificielle générative dans un environnement professionnel.
• Contribuer efficacement aux projets d'intelligence artificielle et de big data au sein de l'entreprise.

Jour 1

Matin

Comprendre l'intelligence artificielle et le big data : définition, principes, enjeux.

Machine learning : principes, types et exemples d'applications en entreprise.

Deep learning : explication des concepts clés et applications.

Choisir entre machine learning et deep learning selon les besoins.

Exemples d'applications pour l'entreprise : cas concrets dans différents secteurs.

Après-midi

Introduction à l'intelligence artificielle générative : principes et applications.

Fonctionnement de ChatGPT et des transformers : cas d'usage dans l'entreprise.

Exploration des générateurs d'images et de vidéo.

Maîtriser le prompt engineering : création et optimisation des prompts.

La sécurité des transformers : gestion des risques et bonnes pratiques.

Adapter Chat-GPT aux documents de l'entreprise.

Orchestration des GPT et RAG : fonctionnement et applications.

Jour 2

Matin

Travailler efficacement avec l'intelligence artificielle générative au quotidien.

Utilisation de l'IA générative pour la synthèse de documents, la gestion de projets, la génération de contenu.

Définir et mettre en œuvre une charte d'utilisation de l'IA dans l'entreprise.

Identifier et anticiper les limites de l'IA générative dans un cadre professionnel.

Choisir les solutions adaptées aux besoins de l'entreprise : Copilot, POE, OpenAI, Claude...

Après-midi

Contribuer aux projets d'intelligence artificielle et de big data : méthodologie et bonnes pratiques.

Réalisation de l'expression et du recueil des besoins dans les projets d'IA.

Recours aux expertises externes ou utilisation des compétences internes pour les projets IA et big data.

Conduite du changement : accompagner l'intégration de l'IA dans l'organisation.

Aspects juridiques : confidentialité, protection des données, droit à l'image.

• Notre approche pédagogique repose sur une alternance entre apports théoriques opérationnels et mises en pratique directement issues du contexte professionnel des participants.
• Chaque thème traité s'appuie sur des études de cas concrets et des exercices pratiques, conçus spécifiquement à partir des situations réelles rencontrées dans l'environnement professionnel des stagiaires.
• Nos méthodes favorisent l'adaptation aux besoins de chaque participant afin d'optimiser leur engagement et leur apprentissage.
• L'animation privilégie une pédagogie active, favorisant les échanges, l'analyse réflexive des pratiques et une adaptation continue aux réalités professionnelles des participants.

• Des supports pédagogiques numériques adaptés au contexte professionnel sont remis aux participants.
• Dispositifs pédagogiques variés sont mobilisés tout au long de la formation (études de cas, exercices pratiques, travaux en sous-groupes, mises en situation, jeux pédagogiques) favorisant l'apprentissage actif, collaboratif et l'appropriation des contenus.

• Un QCM est réalisé en début et en fin de formation afin d'évaluer l'évolution des connaissances.
• Le suivi des stagiaires est assuré tout au long de la formation à travers des ateliers pratiques, des mises en situation et des échanges permettant d'évaluer leur participation et leur progression.

Une attestation individuelle de formation sera remise à chaque participant à l'issue de la formation.