Intelligence artificielle - Applications et outils (Séminaire) (4-021)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Intelligence Artificielle - Référence 4-021
Formation créée le 09/12/2024. Dernière mise à jour le 15/04/2026.Version du programme : 1
Type de formation
PrésentielDurée de formation
12 heures (2 jours)Intelligence artificielle - Applications et outils (Séminaire) (4-021)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Intelligence Artificielle - Référence 4-021
Objectif général de la formation : Offrir une vision claire et complète des concepts, applications et outils de l’intelligence artificielle, tout en mettant en avant ses limites et les meilleures pratiques pour l'intégrer dans différents contextes professionnels Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 40 Niveau SAME visé : Sensibilisation (S) Compétences visées : Identifier les principes fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning. Appréhender les évolutions récentes dans le domaine de l’IA. Découvrir des cas pratiques d’utilisation de l’IA dans divers secteurs (santé, finance, industrie, etc.). Explorer les outils et méthodologies spécifiques pour concevoir des projets d’intelligence artificielle.
Objectifs de la formation
- Comprendre réellement ce que sont les outils Machine Learning et Deep Learning, leurs potentiels et leurs limites.
- Avoir une vision à jour de l'état de l'art de ces domaines.
- Connaître et comprendre les applications de ces domaines à différents secteurs de l'industrie.
- Maîtriser les méthodologies et connaître les outils propres aux projets d'intelligence artificielle.
Profil des bénéficiaires
- Managers et décideurs souhaitant comprendre les applications et implications de l’IA dans leurs secteurs.
- Professionnels des systèmes d’information et de la gestion des données.
- Toute personne intéressée par les concepts et usages de l’IA.
- Notions générales en informatique (souhaitées).
- Intérêt pour les applications technologiques dans le monde professionnel.
Contenu de la formation
Jour 1 : Concepts et état de l’art (6 heures)
- Introduction au Machine Learning et au Deep Learning (2 heures) Définitions, concepts fondamentaux et différences. Présentation des algorithmes principaux : régression, réseaux de neurones, apprentissage supervisé et non supervisé. Études de cas : Identifier des cas d’utilisation concrets dans l’industrie.
- Limites et défis des outils d’intelligence artificielle (2 heures) Analyse des limites techniques, éthiques et économiques. Défis liés à la collecte, à la qualité et à la sécurité des données. Discussions interactives : Réflexion sur les impacts organisationnels et sociétaux.
- État de l’art des technologies de l’IA (2 heures) Évolutions récentes dans le domaine de l’IA. Innovations marquantes dans les secteurs clés (santé, finance, retail). Travaux pratiques : Exploration d’articles et de rapports sur les tendances IA.
Jour 2 : Applications et outils méthodologiques (6 heures)
- Applications pratiques de l’intelligence artificielle (3 heures) Analyse des cas d’usage dans différents secteurs : prédiction, automatisation, personnalisation. Présentation des outils populaires : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn. Démonstrations : Visualiser le fonctionnement de modèles IA sur des données simples.
- Méthodologies et gestion de projets IA (3 heures) Étapes clés pour concevoir un projet IA : collecte des données, entraînement, déploiement. Évaluation des performances et amélioration des modèles. Travaux pratiques : Élaborer un plan de projet IA simplifié à partir d’un cas concret.