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Formation État de l'art sur l'Intelligence Artificielle (IA) : concepts, enjeux, technologies et stratégies pour les entreprises
Big Data, Machine Learning, Deep Learning, LLM, Automatisation
- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Intelligence Artificielle
L’Intelligence Artificielle (IA) est née au milieu des années 50 dans les universités américaines. Elle connaît aujourd’hui un écho considérable et suscite des craintes et des interrogations jusque dans les milieux politiques. En effet, ces dernières années ont vu apparaître des réalisations tangibles qui semblaient totalement irréalisables il y a encore peu. Des programmes intelligents parviennent à supplanter l’homme dans des activités qui lui étaient jusqu’alors réservées (reconnaissance visuelle, écriture automatique d’articles, véhicules sans chauffeur, ventes prédictives, robot de conversation, traduction automatique…). Des pans entiers du business sont bouleversés par l’arrivée d’acteurs maîtrisant parfaitement ces nouveaux outils. Toutes les industries sont très fortement impactées par ces technologies qui déstabilisent des forces existantes. La compréhension de ces nouveaux outils technologiques s’avère désormais un enjeu crucial pour les décideurs et les architectes SI.
Ce séminaire vise avant tout à sensibiliser les participants à l’évolution du marché informatique, des métiers et des technologies induites par l’IA dans sa maturité actuelle et à venir. Il s’agira pour eux de disposer du vocabulaire, de comprendre les technologies et leurs enjeux afin d’être capables de mesurer les apports de l’IA que ce soit au niveau conceptuel ou technique et son impact sur les métiers notamment en termes d'automatisation de certaines tâches qu'il est important de cibler précisément en démystifiant les compétences nécessaires… ou pas. Cette formation aura également pour objectif de préparer au mieux les stagiaires à analyser les apports potentiels de l’IA dans leurs projets tout en disposant d’éléments concrets pour sa mise en œuvre et d’un vocabulaire commun.
Objectifs pédagogiques
Objectifs pédagogiques :
À l'issue de cette formation Intelligence Artificielle, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Définir l’intelligence Artificielle, expliquer les concept clefs
- Déterminer les apports de l’IA selon les métiers et les secteurs par des exemples d’application
- Identifier les briques technologiques, les outils et les infrastructures autour de l’IA
- Lister les acteurs indispensables à un projet intégrant de l’Intelligence artificielle
- Envisager l’impact sociétal de l’IA
Objectifs opérationnels
Objectif opérationnel :
Posséder une vision globale, des éléments concrets et un vocabulaire commun pour se préparer à un projet intégrant de l'Intelligence Artificielle.
Programme
Contenu du cours, module par module
9 modules
- Définir l’IA par des exemples concrets et actuels (ChatGPT, assistants vocaux, IA générative)
- Pourquoi une explosion si tardive des origines (1956) à l’explosion des LLM (2022-2026)
- Situer les notions clefs : IA faible vs IA forte, IA générative, IA prédictive
- Les grandes familles d’IA : symbolique, connexionniste, hybride
- Machine Learning : apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement
- Deep Learning : réseaux de neurones, CNN, RNN, Transformers
- Les modèles de langage (LLM) : fonctionnement, tokens, contexte, fine-tuning
- Ça signifie quoi entraîner un modèle ?
- Qui s’en charge ?
- Les modèles multimodaux : texte, image, audio, vidéo (GPT-4o, Gemini)
- RAG (Retrieval Augmented Generation) : principe et cas d’usage
Travaux pratiques
- Les grands modèles propriétaires : OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini)
- Les acteurs européens et français : Mistral AI, LightOn, Aleph Alpha
- L’écosystème open source : Meta (LLaMA), Hugging Face, Falcon, les modèles ouverts
- Les plateformes et marketplaces : Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Vertex AI
- Le positionnement de la France et la stratégie nationale IA
- Comparaison des modèles : critères de choix (performance, coût, souveraineté, confidentialité)
Démonstrations
- L’IA générative : génération de texte, d’images (DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion), de code, de vidéo
- Traitement du langage naturel (NLP) : classification, traduction, conversation, résumé automatique
- L’image et la vidéo : segmentation, reconnaissance, voiture autonome, robotique
- L’audio : reconnaissance vocale, synthèse vocale, clonage de voix
- Agents IA et systèmes autonomes : principes et perspectives
Démonstrations
Comparaison en live de plusieurs LLM (GPT, Claude, Mistral) sur un même cas d’usage métier
- Management : aide à la décision, tableaux de bord intelligents, détection de KPI
- Marketing et commercial : segmentation client, détection de churn, personnalisation par l’IA générative
- RH et recrutement : tri automatique de CV, analyse prédictive du turnover, chatbots RH
- Finance : détection de fraude, scoring crédit, automatisation de la conformité
- Services techniques : maintenance prédictive, surveillance d’infrastructure, optimisation de chaîne de production
- Productivité : assistants IA intégrés (Microsoft Copilot, Gemini for Workspace, Claude)
Démonstration
- Introduction aux plateformes d’automatisation : Make (ex-Integromat), n8n, Zapier, Power Automate
- Connecter un LLM à un workflow automatisé : principes et architectures
- Cas d’usage : automatisation d’e-mails, génération de contenus, extraction de données, enrichissement CRM
- Créer des agents IA sans coder : Flowise, LangFlow, Relevance AI
- Bonnes pratiques, limites et gouvernance de l’automatisation par l’IA
Démonstrations
Mise en place d’un agent conversationnel simple avec un outil No Code connecté à un LLM.
Remplissage automatique des cellules d’un fichier Excel pour noter les satisfactions client de 1 à 10 à partir de discussions ou d’avis. Préparation automatique des mails de retour aux clients adaptés à chaque cas. On propose en option la validation de l’’envoi du mail ou une automatisation à 100% du traitement des incidents.
- Comment s’organise un projet IA : méthodologie, étapes, pièges à éviter
- L’importance de la gouvernance des données et de la qualité des données
- Les nouveaux rôles : prompt engineer, MLOps, data engineer, responsable IA
- IA et Cloud : infrastructure, coûts, scalabilité (AWS, Azure, GCP)
- Situer l’IA dans des projets complexes : critères de GO/NO GO
Démonstration
Exemple de réorganisation (équipes, phases du projet, etc.) lors de l’introduction de l’IA dans un projet et la place fondamentale prise par la gouvernance des données.
- IA et Big Data : la place prise par les données
- Impacts sur l'infrastructure requise
- Principes généraux des clusters
- L’offre des grands acteurs du Cloud (Amazon, Google, Microsoft)
- Le principe de l’infrastructure as a service (IaaS)
- Les outils pour nous aider à capter la donnée dans un contexte réparti
Démonstration
- L’AI Act européen : obligations, niveaux de risque, calendrier d’application
- Sécurité et vie privée : RGPD et IA, protection des données personnelles
- Responsabilité et éthique : biais algorithmiques, hallucinations des LLM, explicabilité
- Impact sur l’emploi et les compétences : transformation des métiers
- Enjeux environnementaux : empreinte carbone de l’IA
Démonstrations
Tour d’horizon des impacts sociétaux concrets dans la santé, l’éducation, les villes intelligentes
Programme mis à jour le 10/07/2026
Public concerné
Ce cours Intelligence Artificielle s'adresse à tout acteur des SI d'entreprises : décideur, DSI, utilisateur métier, chef de projet, architecte, développeur...
Elle pourra aussi intéresser tout utilisateur métier, consultant ou toute personne qui souhaite disposer d’une vision d’ensemble sur l’IA et ses applications actuelles.
Prérequis
Il est nécessaire d'avoir une culture générale de base en informatique (OS, développement, SGBD…).
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,5/5
80 avis
« Mon avis sur le contenu du stage : "Les travaux pratiques ont été compliqués par des limitations de Copilot et par notre manque de préparation de scénarii en amont avec les sources de données adaptées. " Ce que j'ai le plus apprécié : "Compétence de l'intervenant." Ce que j'ai le moins apprécié : "Le rythme un peu trop soutenu, pratiquement sans pause. Idéalement, il aurait fallu une journée de plus pour pouvoir approfondir les sujets, notamment ceux autour de la gouvernance des data, de l'IA et l'outillage associé. J'aurais également souhaité m'attarder un peu sur les usages via API. " »
LCLUMIPLAN GROUPE « Mon avis sur le contenu du stage : "Peu de travaux pratiques, mais des exemples concrets. Par apport à mes attentes : la formation était très orientée DATA et BIG DATA; et je comprends que c'est un fondement du sujet. L'approche était orientée développement d'applications IA. J'aurais aussi aimé des exemples liés à des application IA (type chat GPT, ou IA génératives) permettant de mesurer comment prompter efficacement et tirer les bénéfices de ces applications." Mon avis sur le formateur : "Yaroub maitrise bien son sujet" Ce que j'ai le plus apprécié : "Bon animateur" »
FAINOVI « Mon avis sur le contenu du stage : "Parfois un peu trop technique et matheux pour moi" Mon avis sur le formateur : "Bon partage des connaissances, grande disponibilité pour répondre aux questions." Ce que j'ai le moins apprécié : "Le côté hybride présentiel/à distance n'est pas idéal. Les interactions se font principalement entre le formateur et la salle. On n'entend pas ce que disent les gens présents, difficile de suivre dans ces cas-là. Quand le formateur se lève pour montrer des choses à l''écran on ne suit plus. L'organisation est à revoir sur ce point." »
COEUR CarolineTANGOE
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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