IA pour les Managers

Cette formation vous permettra de comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle, ses applications et ses enjeux, afin de mieux collaborer avec des équipes techniques et de piloter efficacement des projets IA dans votre environnement professionnel.

Dans cette formation, vous développerez une compréhension approfondie des concepts clés de l’intelligence artificielle et de ses applications dans un contexte professionnel. Structurée sur cinq jours, elle couvre des thèmes variés, allant des fondamentaux de l’IA et du Machine Learning aux réseaux de neurones profonds, en passant par l’IA générative et la gestion de projets IA. Une attention particulière est accordée à la collaboration avec des équipes techniques, avec des outils pratiques pour piloter des projets IA efficacement.
Vous découvrirez également des méthodologies pour évaluer les performances des modèles, intégrer des solutions IA dans des processus métiers, et aborder les enjeux éthiques et juridiques liés à l’IA. Des exemples concrets, des exercices interactifs et des études de cas viendront enrichir votre apprentissage, en illustrant comment appliquer ces connaissances dans des projets réels.

Module 1 : Introduction à l’Intelligence Artificielle et au Machine Learning

• Qu’est-ce que l’IA ?
  Définition et enjeux
  Exemples d’applications dans l’entrepris
• Introduction au Machine Learning (ML)
  Concepts de base
  Différence entre IA, ML et Deep Learning (DL)
• Écosystème technologique de l’IA
  Introduction à Python et ses librairies
  Présentation de Hugging Face et OpenAI
• Algorithmes de ML
  Régression linéaire
  Random Forest (RF)
  Clustering (KMeans)
  Illustration des modèles et exercices pratiques sur un outil visuel, sans code
• Validation des modèles & Méthodologie
  Critères de performance
  Fuite de données
  Pipeline d’un projet

Module 2 : Deep Learning et ses applications

• Différences entre ML & DL
• Introduction aux réseaux de neurones
  Explications visuelles
  Réseaux de neurones convolutifs
• Transfer learning
  Principe et importance du Transfer Learning
  Cas d’usage

Module 3 : IA Générative

• Principes fondamentaux
• Applications (textes, images)
• Introduction à ChatGPT et ses applications
• Prompt Engineering
  Méthodologie pour créer un prompt efficace
  Cas pratique

Module 4 : Gestion de Projet et Mise en Production

• Méthodologie de gestion de projet IA
  Étapes clés d’un projet IA
  Collaboration avec les équipes techniques
• Mise en production des modèles
  Monitoring des modèles
  Indicateurs de performance
• Défis éthiques en IA
  Biais algorithmiques et discrimination
  Propriété intellectuelle et IA
  Droits liés aux modèles et données
  Questions juridiques sur les créations IA

Formateur(s)

• Marine LANNES