- Objectifs
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Cette formation est donnée dans le cadre d'un partenariat avec l'IRIS
- Programme
Comprendre les outils de l’IA pour l’industrie
Introduction – Historique de l’IA
- Présentation du programme de formation
- Evolution et ramification des concepts d’IA
- Etat des lieux
Aperçu des technologies sous-jacentes
- Les réseaux de neurone
- L’apprentissage profond
- Les modèles de langage
Le monde des LLM
- GPT et ses amis
- Le prompt
- Les chatbots
Application de l’IAG pour la productivité individuelle
-
Génération/ analyse de texte
Solutions et usages
Exercices -
Génération / analyse d’image
Solutions et usages
Exercices
Gouvernance, régulation et éthique européenne
Comprendre et adapté l’IA act
- Catégorisation des systèmes d’IA (risques inacceptables, élevés, limités)
- Obligations pour les entreprises industrielles : conformité, transparence, documentation
Comprendre la norme internationale ISO IA
- Présentation des normes ISO/IEC liées à l’intelligence artificielle
- ISO/IEC 42001 : système de management de l’IA
- Intégrer la normalisation dans sa stratégie IA industrielle
Créer sa charte Ethique IA en entreprise
- Exemple de charte Etique IA en Industrie
- Points clés : transparence, responsabilité, inclusion, sécurité
- Exercice : Créer sa charte IA
Comprendre les enjeux géopolitiques de l’IA : Compétition, Souveraineté numérique, Cybersécurité
Course à l’IA (Etats Unis – Chine – Europe)
- États Unis – Chine – Europe : Quelles perceptions de l’IA ?
- GAFAM / BATX – Création d’état plateforme – Quelles enjeux européens ?
- Les industries européenne dans un univers numérique en tension : Quelle stratégie adoptée ?
Comprendre les enjeux de la souveraineté numérique
- Définition de la souveraineté numérique
- Initiative européenne : (GAIA – X, IA Act, Digital Services Act, Digital Market Act)
IA & Cybersécurité : Comment l’IA peut être utilisée à des fins nuisibles
- Utilisation de l’IA comme outil d’attaque et d’influence politique de masse (deepfakes et espionage indusriel)
- Sécurisation des systèmes d’IA : enjeux techniques et humains
Comment Piloter un projet IA en Industrie
Comprendre la spécificité de votre projet IA
- Projet non – linaires ou évolutif
- Chiffrage & ROI
- Désigner les référents métiers du projet & utilisateurs finaux
- Organisation de la qualité et de la disponibilité de vos données
- Comment utiliser le Knowledge Management pour capitaliser les essais/erreurs
Cadrer votre projet
- Être en conformité avec réglementation européenne et l’appliquer
- Création Fiche projet – réglementation
Utiliser une boîte à outils adaptée
- Roadmap IA : avec jalons itératifs, revues de données, entrainement et validation des modèles
- Analyse de risques : techniques (robustesse, sur-apprentissage) : les limites technologiques
- Méthodes
Méthodes Pédagogiques
Nos formations s’appuient sur une pédagogie active, alternant apports théoriques, cas pratiques, mises en situation et échanges d’expériences. Chaque session est conçue pour favoriser l’implication des participants grâce à une approche concrète, centrée sur leurs problématiques métier. Des supports de cours sont remis aux stagiaires et des exercices d’application permettent une appropriation progressive des notions abordées. L’ancrage des apprentissages est renforcé par des séquences de retour d’expérience et de co-construction.
Méthodes d’évaluation
L’évaluation des acquis se fait de manière continue tout au long de la formation via des quiz, des études de cas, des mises en pratique ou des QCM. Une évaluation finale permet de mesurer l’atteinte des objectifs pédagogiques. À l’issue de la formation, une attestation de fin de formation est remise aux participants, mentionnant les compétences visées et le niveau d’acquisition observé. Un questionnaire de satisfaction est également proposé afin d’améliorer en permanence la qualité de nos actions de formation.
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