Les Concepts Fondamentaux :

• Qu’est-ce qu’un modèle de fondation ? La différence entre IA prédictive et IA générative.
• Comprendre les modèles de langage (LLM) : Le concept de probabilité textuelle et pourquoi
   l’IA peut « halluciner ».
• Panorama technologique : Comparatif des acteurs majeurs (OpenAI, Google, Anthropic,
• Mistral AI) et des modèles Open Source.
• IA et Ingénierie 2D/3D Etat de l’art.
• Veille stratégique : Méthodologie pour suivre l’évolution ultra-rapide du secteur (outils de
   curation, newsletters spécialisées)

Superviser, réviser et sécuriser les contenus produits par IAG

• Risques juridiques et Propriété Intellectuelle (PI)
• Les risques de plagiat involontaire.
• Le cadre légal actuel (AI Act européen).
• Sécurité des données et RGPD
• Éthique et Biais : Identifier et corriger les stéréotypes de genre, de race ou sociaux véhiculés
   par les modèles.
• Mise en pratique : Simulation d’Audit RGPD : Analyse d’une pratique d’entreprise / Les
   apprenants doivent identifier la faille et proposer une solution sécurisée.

Ingénierie de la demande

• L’anatomie d’un prompt « Expert » : Le rôle, le contexte, la tâche, les contraintes et le
   format.
• Techniques avancées appliquée à la création graphique
• Démonstrations pratiques et exploration des outils disponibles
• l’importance de l’exemple dans l’apprentissage contextuel.
• IA Multimodale : Spécificités du prompt pour l’imageLe contrôle du « Style » : Comment
   injecter l’identité d’une marque ou d’une entreprise dans la génération.
• Mise en pratique

Révision et Optimisation des contenus

• L’Itération par le Prompt (Text-to-Text) – Le « Re-prompting »
• « Editing » Multimédia
• Retouche avec des outils IA : Utiliser l’IA de retouche pour finaliser le contenu et supprimer
   les artefacts ou éléments parasites.
• Variantes de supports : Création de déclinaisons (pictos, mockups) à partir d’une idée
   centrale révisée

Cas pratiques

• Exercices créatifs
• Ouvertures sur d'autres IA