La mise en œuvre des outils d’IA générative au service des DSI (4-156)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Intelligence Artificielle - Référence 4-156
Formation créée le 13/12/2024. Dernière mise à jour le 19/02/2026.Version du programme : 1
Type de formation
PrésentielDurée de formation
12 heures (2 jours)La mise en œuvre des outils d’IA générative au service des DSI (4-156)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Intelligence Artificielle - Référence 4-156
Objectif général de la formation: Fournir aux participants une compréhension approfondie des outils d’IA générative et de leur intégration dans les services DSI pour améliorer les processus métier et décisionnels tout en respectant les considérations éthiques et réglementaires. 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 : 20 Niveau SAME visé : Maîtrise (M) Compétences visées Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA et de l’IA générative. Identifier les outils et solutions adaptés aux besoins des DSI. Maîtriser les étapes clés pour la mise en œuvre d’un projet IA. Appliquer les principes d’éthique et de réglementation dans l’utilisation de l’IA.
Objectifs de la formation
- Définir les concepts clés de l’IA générative et ses applications.
- Explorer les technologies de Machine Learning et Deep Learning.
- Identifier les opportunités métier grâce à l’IA.
- Connaître les outils et solutions disponibles sur le marché.
- Intégrer les considérations juridiques et éthiques dans un projet IA.
Profil des bénéficiaires
- Responsables et équipes DSI.
- Managers souhaitant intégrer des solutions d’IA dans leurs processus métier.
- Connaissance de base en gestion de données et technologies d’information.
Contenu de la formation
Jour 1 : Introduction et exploration des concepts clés de l’IA (6 heures)
- Introduction à l’IA et IA générative (2 heures) : Présentation des concepts de base, historique et évolution. Différenciation entre Machine Learning et Deep Learning. Travaux pratiques : Étude de cas sur des applications concrètes d’IA générative.
- Applications métier de l’IA (2 heures) : Analyse des cas d’usage par secteur d’activité. Identification des opportunités pour les DSI. Travaux pratiques : Réflexion en groupe sur des besoins IA spécifiques
- Technologies et outils IA (2 heures) : Découverte des outils d’IA générative (frameworks, bibliothèques, plateformes). Panorama des solutions sur le marché. Travaux pratiques : Analyse comparative des outils adaptés aux besoins des participants.
Jour 2 : Mise en œuvre et enjeux éthiques (6 heures)
- Clés de succès d’un projet IA (2 heures) : Étapes pour intégrer une solution IA dans un environnement DSI. Gestion des données et évaluation des performances IA. Travaux pratiques : Construction d’un plan d’intégration simplifié.
- Enjeux juridiques et éthiques (2 heures) : Analyse des aspects légaux et réglementaires. Gestion des biais algorithmiques et des risques. Travaux pratiques : Étude de cas éthique.
- Applications concrètes et synthèse (2 heures) : Applications dans différents domaines (industrie, santé, finance, etc.). Retour sur les concepts clés et planification des prochaines étapes. Travaux pratiques : Présentation des projets des participants.