Premier pas avec l'Intelligence Artificielle

Introduction :

Présentation du programme de formation.
Définitions clés : IA, Algorithme, Donnée.
Exemples concrets d'IA dans le quotidien.
Les grandes dates : Test de Turing, les "hivers" de l'IA, l'essor du Deep Learning.
L'IA dans la société et la Fonction Publique Territoriale (FPT).
Tour de table : "Ce que je retiens".
Questions ouvertes.

1 / Comment fonctionne l'IA ? Les grands principes

Le Moteur de l'IA : données et apprentissage :

Les 3 types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement (avec analogies simples).
Le cycle de vie de la donnée : collecte, préparation, entraînement, test.

Les limites et les biais de l'IA :

Biais de données, biais algorithmiques, biais humains.
La question de l'explicabilité ("boîte noire").

2 / L'Écosystème de l'IA et les outils génératifs

Introduction et contexte géopolitique :

La course à l'IA : USA (GAFAM), Chine (BATX), Europe (stratégie de régulation et de souveraineté).
L'importance des "communs numériques" et de l'open source.

Panorama des IA génératives :

Génération de texte (LLM).
Génération d'image (diffusion models).
Génération de voix, musique, code...
Démonstration rapide.

Atelier 1 : Premier contact avec une IA générative de texte 

Prise en main d'un outil simple (ex : un modèle type Chat GPT accessible via une interface web), de préférence un/participant.
Exercices guidés : "résume-moi ce texte", "écris un mail pour...", 

3 / Le Prompt Engineering ou l'art de dialoguer avec l'IA 

Introduction au Prompt Engineering :

Analogie : donner des instructions à un stagiaire vs expert.
Les grands principes : être précis, donner du contexte, définir le format de sortie.

La méthode RCOCET :

Présentation détaillée de la méthode RCOCET (Rôle, Contexte, Objectif, Contraintes, Exemples, Ton).
Déconstruction d'un prompt complexe avec la méthode

Prompt Engineering appliqué aux métiers FPT :

Scénarios métiers : rédiger une note de synthèse, préparer des éléments de langage pour un élu, créer une FAQ pour un nouveau service, analyser un verbatim d'usager…

4 / Cadre juridique, éthique et souveraineté 

Présentation d'outils : Albert (IA de l'État), solutions de La Suite Numérique, outils open source hébergés sur Nextcloud.
Avantages : maîtrise des données, transparence, adaptabilité et coûts.

5 / Impacts environnementaux et numérique responsable 

La face cachée de l'IA : l'impact environnemental :

Consommation énergétique des data centers.
L'eau pour le refroidissement.
L'impact de la fabrication des serveurs.
Chiffres clés (ex: l'entraînement d'un grand modèle vs vols transatlantiques).

Le numérique responsable dans la collectivité :

Les 3 piliers du Green IT : Sobriété, Efficacité, Allongement de la durée de vie.
Bonnes pratiques individuelles (gestion des mails, streaming).
Stratégies collectives (achats durables).