L’IA à 360°

• Histoire et avancées technologiques de l’IA
• Définir l’Intelligence Artificielle et sa valeur
• Les bases du fonctionnement de l'Intelligence Artificielle
• Responsabilité et Enjeux éthiques et juridiques de l’IA
• Réflexion sur l'IA et Veille Technologique

Utiliser les outils IA

• Concevoir et personnaliser des agents conversationnels
• Maîtriser l’art du prompt efficace
• Intégrer les agents IA dans les processus métier
• Comprendre leurs limites et défis

L'art de façonner et de comprendre vos agents IA

• Les principes des agents conversationnels et des assistants virtuels
• La conception et l’optimisation des prompts pour un usage efficace
• La création et la personnalisation de modèles IA type GPT
• L’intégration des agents IA dans les processus métier
• Les limites et défis des agents IA en entreprise

Maitriser les outils avancés de génération

• Les outils avancés d’IA générative (texte, image, vidéo, audio)
• L’utilisation des solutions IA pour la création de contenus marketing et design
• L’IA dans l’automatisation des tâches complexes et répétitives (orchestrateur d'IA)
• Les opportunités et risques de l’IA générative en entreprise
• Les bonnes pratiques pour maximiser l’efficacité des outils IA

Cartographier les impacts et opportunités business de l'IA

• L’IA comme moteur de la transformation numérique et de l’innovation
• L’optimisation des processus métier via l’automatisation intelligente
• L’IA dans la personnalisation de l’expérience client et la prise de décision
• Les applications concrètes de l’IA dans différents secteurs (finance, santé, industrie…)
• L’intégration de l’IA dans les stratégies d’entreprise pour un avantage concurrentie

Applications et intégrations de l'IA en environnement professionnel

• Les bases de la compréhension du Machine Learning, du NLP et de la Computer Vision.
• La gestion des données et des infrastructures pour déployer l’IA
• Les défis liés à l’interprétabilité et à la robustesse des modèles
• Les stratégies d’amélioration des performances des modèles IA
• L’adoption et la résistance au changement dans les entreprises

Orchestration stratégique des projets DATA/IA

• Les principes de la gouvernance des données et leur structuration
• L’importance de la qualité et du nettoyage des données
• La collecte et l’intégration des données issues de différentes sources
• Les architectures et solutions technologiques pour gérer les données IA
• Les enjeux liés à la scalabilité et au stockage des données IA

Élaborer la stratégie DATA de l'IA

• Les méthodologies de gestion de projet adaptées à l’IA
• L’évaluation des performances des solutions IA et l’amélioration continue
• La mise en production et l’industrialisation des solutions IA
• Les stratégies de monitoring et de mise à jour des modèles IA
• L’optimisation des coûts et la rentabilité des projets IA

Maitriser le cadre réglementaire et juridique de l'IA

• Introduction au cadre juridique : l'IA Act, entre éthique et innovation
• La classification du risque, les obligations qui en découlent et les éventuelles sanction selon le régime européen
• Project management : étude de la mise sur le marché d'une IA
• Project management : adopter une IA en entreprise, les challenges qui se posent pour vous et vos potentiels clients professionnels

Apréhender le paysage professionnel de demain

• Présentation de la blockchain
• De la Data à la Blockchain
• Récupération et Analyse de data Blockchain
• L'IA et la Blockchain

La gestion de projet dans l'IA

• Introduction à la gestion de projet agile appliquée à l'IA
• Diagnostic de l'environnement projet : analyse des contraintes et des ressources
• Présentation des principales méthodes agiles : Scrum, Kanban, Crystal
• Choix de la méthode agile adaptée aux spécificités du projet
• Construction des artefacts projet pour structurer l’avancement
• Planification et animation des rituels agiles (daily meeting, sprint review, rétrospective…)
• Gestion de la collaboration et de la transparence entre les parties prenantes
• Adaptation continue aux évolutions des besoins et aux imprévus
• Application pratique des méthodes agiles (Scrum, Kanban, Crystal) dans des projets IA concrets