Comprendre l’intelligence artificielle : usages, limites et bonnes pratiques
Une formation accessible et concrète pour découvrir comment fonctionnent réellement les intelligences artificielles, ce qu’elles savent faire — et surtout ce qu’elles ne savent pas faire.
Présentiel
Format de la formation
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Formation
Durée
4 heures sur 0.5 jour
Groupe
De 3 à 10 personnes
Tarifs
Inter : 850 € NET 0.5 jour
Intra : Nous consulter
Programme
Prérequis
Aucun prérequis technique en intelligence artificielle ou en informatique. Curiosité pour les nouvelles technologies et leurs usages professionnels. Utilisation basique d’un ordinateur et d’outils numériques courants.
Public concerné
Salariés d'entreprise
Objectifs
Savoir cadrer, planifier et gouverner un projet en environnement V, itératif ou hybride, en intégrant contraintes métiers, techniques, réglementaires et organisationnelles.
Piloter les coûts, les délais, les risques et la valeur (ROI, TCO, Cost of Delay, qualité, SLAs) à l’aide d’indicateurs et de méthodes reconnues.
Être capable d’animer la gouvernance (COPIL, fournisseurs, équipes), d’arbitrer efficacement et d’exploiter les leviers modernes (DevOps, IA, outils collaboratifs, numérique responsable).
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement des IA génératives
- Découvrir les usages concrets de l’IA aujourd’hui
- Utiliser l’IA de manière efficace et responsable
Contenu
Une IA pour écrire un poème (ChatGPT)
Démonstration / constations
Qu’est-ce que l’on constate ?
Explication du fonctionnement
La tokenisation
Le RAG
La fenêtre de contexte
Les 3 lois des IAs et le seuil d’incertitude
La sécurité liée à la tokenisation
Une IA pour faire une image (Midjourney vs ChatGPT)
Démonstration / constations
Tokenisation vs diffusion.
Une IA pour parler (Elevenlabs)
Démonstration / constations
Tokenisation + diffusion + Deep learning
Une IA pour chanter (Suno)
Tokenisation + Diffusion + Vocoder
Les IA dans notre monde
La quatrième révolution industrielle
L’arrière-boutique, comment ça marche ?
L’entrainement, RLHF, le stockage, l’empreinte écologique
Transformer, les couches, l’inférence, la température
La taille des modèles (petit, grands, énormes) & leurs optimisation : Standard, MOE, COT
La taille des modèles (SLM, Moyen, Grand (frontier), très grands)
Faire tourner une IA en local (exemple Ollama & LM Studio)
Quelques exemples d’utilisation d’IA locales (Whisper)
L’art du prompt
Un stagiaire doué.
ChatGPT n’est pas Claude
Structure d’un prompt.
Inutile de stocker vos prompt
Tour de table et retours
Méthodes Pédagogiques
Modalités d'évaluation
Evaluation diagnostique en amont : questionnaire d’auto-positionnement et recueil des attentes & besoins – Tour de table - Evaluation formative en cours de formation : exercices - Evaluation sommative en fin de formation : exercice/QCM - Bilan individuel des compétences acquises – Attestation de fin de formation - Questionnaire de satisfaction à chaud - Questionnaire de satisfaction à froid envoyé 15 jours après la formation pour assurer le suivi post formation
Accessibilité
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap et aux besoins spécifiques. Une étude personnalisée avec notre référente handicap, permettra d’adapter les moyens pédagogiques, techniques ou organisationnels.
Date de modification
16/02/2026