Intelligence Artificielle – Fondamentaux
Comprendre, cadrer et exploiter l’intelligence artificielle de manière opérationnelle
Cette formation fournit une compréhension solide et opérationnelle des fondamentaux de l’intelligence artificielle (IA) : concepts clés, familles de méthodes (machine learning, deep learning, IA générative), cycle de vie d’un projet IA, critères de réussite, limites, risques et bonnes pratiques. Elle permet aux participants de dialoguer efficacement avec des équipes techniques, d’identifier des cas d’usage à valeur et de cadrer un projet IA réaliste (données, faisabilité, coûts, impacts). La formation est 100 % distancielle et combine classes virtuelles et e-learning.
01
Public cible
- Débutants IT (support, QA, dev junior, ops, MOA/AMOA technique).
- Profils métiers (marketing, RH, finance, juridique, supply, commerce).
- Profils produit / projet (PO, PM, chef de projet, PMO).
- Personnes en reconversion vers des fonctions data, IA ou produit.
02
Objectifs pédagogiques
- Expliquer clairement ce qu’est l’IA (et ce qu’elle n’est pas).
- Distinguer IA classique (ML) et IA générative.
- Comprendre le cycle de vie d’un projet IA.
- Évaluer la faisabilité d’un cas d’usage (données, risques, ROI).
- Rédiger un cadrage de projet IA simple et exploitable.
03
Compétences acquises
- Compréhension des concepts clés : ML, deep learning, métriques, généralisation.
- Capacité à poser les bonnes questions à une équipe data/tech.
- Identification et priorisation de cas d’usage IA métiers.
- Première capacité de prototypage no-code / low-code.
- Explication des limites, risques et mesures de réduction.
04
Durée optimale Et justification
- Durée totale : 24 heures.
- 12 h synchrones (4 classes virtuelles de 3 h).
- 12 h asynchrones (capsules, exercices, mini-projet).
- Format favorisant une pratique ≥ 60 % sans surcharge cognitive.
05
Format Et rythme
- Format standard recommandé sur 2 semaines.
- 4 classes virtuelles de 3 h (2 sessions / semaine).
- E-learning entre les sessions (capsules 10–15 min).
- Accès aux ressources pendant la formation + consolidation.
06
Programme détaillé par modules
- Module 0 : onboarding Et diagnostic.
- Module 1 : concepts, familles et limites de l’IA.
- Module 2 : données Et fondamentaux du machine learning.
- Module 3 : IA générative (usages et risques).
- Module 4 : cadrage, ROI et gouvernance d’un projet IA.
- Module 5 : parcours e-learning Et exercices guidés.
- Module 6 : mini-projet IA en contexte professionnel.
07
Méthodologie pédagogique
- Approche par compétences et situations concrètes.
- Pédagogie active (≥ 60 % pratique).
- Ateliers guidés, études de cas, mini-labs.
- Progressivité : concepts → exemples → exercices → mini-projet.
- Supports transférables : canevas, check-lists, prompts.
08
Modalités d’évaluation
- Quiz diagnostic et auto-positionnement en amont.
- Évaluations formatives continues (quiz, exercices).
- Évaluation finale : mini-projet IA cadré.
- Attestation délivrée selon assiduité et évaluations.
09
Tarification HT
- Inter-entreprises : 1 490 € HT / participant.
- Intra-entreprise : 6 900 € HT (jusqu’à 10 participants).
- Option atelier cadrage IA sur cas réel : 900 € HT.
10
Débouchés Et cas d’usage
- Référent IA métier / relais transformation numérique.
- Chef de projet data / IA (MOA/AMOA).
- Product Owner sensibilisé IA.
- Tremplin vers des formations plus techniques.
- Cas d’usage : relation client, marketing, RH, finance, opérations.
Dépose ton CV et reçois un guide complêt des formations qui pourraient t’intéresser.