Formation Acculturation IA

Matin 

• Partie 1 : Introduction à L’IA (1h15) :
  • Objectifs : Comprendre les bases de l’IA et ses différentes applications dans les entreprises
    • Définition simple et accessible de l’IA.
    • Types d’IA (supervisée, non supervisée, générative, par renforcement).
    • Activité pratique : Atelier collectif pour les cas d’usage de l’IA au sein de leur entreprise. 
• Partie 2 : Enjeux et risques de L’IA (45 min) :
  
  • Objectifs : Anticiper les risques liés à l’IA pour mieux les mitiger
    
    • Tour d’horizon des modèles génératifs courants (GPT, Diffusion, LLama, ...).
    • Usages : automatisation de contenu...
    • Limitations et risques (hallucinations, biais, éthique).
    • Quelques bonnes pratiques de prompting : Exploration d’un outil de GenAI (GPT ou Copilot) pour résoudre un problème concret avec prompting.
    • Activité pratique : Exploration d’un outil de GenAI (GPT ou Copilot) pour résoudre un problème concret avec prompting.

Après-midi 

• Partie 3 : Comprendre les enjeux d’un projet IA (2h45) :
  • Objectifs : Identifier les spécificités et les étapes clés du pilotage d’un projet IA
    
    • Spécificités des projets IA (itération, tests, enjeux sur la data et knowledge management).
    • Les étapes d’un projet IA : de l'idéation à la maintenance.
    • Bonnes pratiques et MLOPS pour une gouvernance efficace, définitions des rôles dans les équipes.
    • Importance des spécificités des infrastructures de développement et de déploiement.
    • Notions de ROI et KPIs spécifiques à l’IA.
    • Activité pratique : Simulation d’étude de cas : identification des risques et des opportunités d’un projet IA fictif… 
• Partie 4 : Intelligence Artificielle : Organisation et déploiement d’un projet (15 min) :
  • Objectifs : Identifier les spécificités et les étapes clés du pilotage d’un projet IA
    
    • Gestion des biais dans les données et les modèles.
    • RGPD, IA Act et conformité aux régulations.
    • Activité pratique : Atelier d’analyse d’un scénario : identification des enjeux éthiques et propositions d’amélioration.
• Partie 5 : Conclusion et échanges (30 min) 

• Partie 1 : Vision stratégique de L’IA (1h) :
  • Objectifs : Comprendre les concepts clés de L’IA appliqués à la stratégie d’entreprise
    • Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ? Le Machine Learning ? Le Deep Learning ? La Data Science ? La GenAI ?
    • Tour d’horizon des différentes applications de l’Intelligence Artificielle : cas d’usage stratégiques.
    • Alignement avec les objectifs ESG (Environnement, Société, Gouvernance). 
• Partie 2 : Enjeux et risques de L’IA (45 min) :
  • Objectifs : Anticiper les risques liés à l’IA pour mieux les mitiger
    • Risques éthiques et sociétaux.
    • Risques opérationnels.
    • Gouvernance des risques (cadre de travail, règles internes). 
• Partie 3 : Intelligence Artificielle et spécialités européennes (15 min) :
  • Objectifs : Comprendre les contraintes et opportunités liées au cadre réglementaire européen
    • RGPD : typologie de données, protection des données.
    • IA Act :  catégorisation des risques IA et implications pour les entreprises.
    • Mécanismes de conformité :  audit, certification, documentation. 
• Partie 4 : Intelligence Artificielle : Organisation et déploiement d’un projet (15 min) :
  • Objectifs : Identifier les spécificités et les étapes clés du pilotage d’un projet IA
    • L’importance de la Data : valoriser et optimiser ses données.
    • Le cycle de vie de l’IA.
    • Les différents niveaux de maturité d’un projet IA.
    • Les métiers et les rôles dans un projet IA.
    • Les coûts, stratégies Make or Buy.
    • Notions de ROI et KPIs spécifiques à l’IA. 

• Partie 1 : Introduction à L’IA (45 min) :
  • Objectifs : Comprendre les bases de l’IA et ses différentes applications dans les entreprises
    • Définition simple et accessible de l’IA.
    • Types d’IA (supervisée, non supervisée, générative, par renforcement).
    • Présentations de cas d’usages dans les entreprises (Netflix, Uber, ...) 

• Partie 2 : Enjeux et risques de L’IA (45 min) :
  • Objectifs : Identifier les opportunités et anticiper les risques liés à l’IA
    • Enjeux.
    • Amélioration de la productivité.
    • Meilleure prise de décision basée sur les données.
    • Limitations et risques (hallucinations, biais, éthique).
    • Risques.
    • Biais dans les modèles.
    • Hallucinations des IA génératives.
    • Questions éthiques et réglementaires (RGPD, protection des données, IA Act, fuite de données). 
• Partie 3 : Applications de l’IA dans l’Entreprise (45 min) :
  • Objectifs : Illustrer comment l’IA transforme différents métiers
    • Marketing : Ciblage publicitaire intelligent (exemple : Coca-Cola).
    • Finance : Prévention des fraudes (exemple : PayPal).
    • RH : Automatisation des tâches administratives (exemple : chabots pour les questions employées).
    • Logistique : Prédiction de la demande (exemple : Amazon).
    • Activité pratique : Travail en sous-groupes pour identifier des cas d’usage IA dans leurs propres métiers. 
• Partie 4 : Intelligence Artificielle : Introduction aux projets (15 min) :
  • Objectifs : Identifier les spécificités et les étapes clés du pilotage d’un projet IA
    • Phases clés d’un projet : idéation, business case, POC, déploiement et production.
    • Bonnes pratiques :  collaboration inter-équipes, définition claire des objectifs, processus itératifs, suivi des biais, de la donnée et des performances de modèles. 

Calendrier à venir 

Oui, cette formation est personnalisable de plusieurs façons :  

• Langue :  en anglais ou en français
• Horaire : long (classique, 7 heures) ou raccourci (2h, 4h) 
• Format : présentiel ou distanciel