1  – Les grands courants de l’intelligence artificielle

•  Définitions de l’IA et ses origines, ses concepts
•  L’IA versus l’intelligence humaine
•  La progression de l’IA depuis les années 1950 et ses surpromesses
•  Les ruptures technologiques qui ont accéléré le développement de l’IA
•  Exemples de la montée en puissance de l’IA face aux humains dans les jeux (échecs, go, poker, Starcraft, simulation économique) ?
•  L’IA et les autres technologies : objets connectés / IoT, quantique, cloud, blockchain

2  – Grandes briques technologiques de l’IA

•  Les différents types d’IA : IA Symbolique Vs connexionniste (comme réseaux neuronaux) et leurs usages
•  Les moteurs de règles, la logique floue, les algorithmes génétiques
•  Les réseaux de neurones : fonctionnement, apprentissage (entraînement, test)
•  Machine Learning (supervisé, non supervisé, autosupervisé et apprentissage par renforcement) et usages concrets en entreprise (classification, prédiction, regroupement…)
•  Deep Learning (apprentissage profond) et leurs principes élémentaires (techniques d’apprentissage, les différents réseaux neuronaux dont les transformers, les LLM-Large Language Model)
•  Les IA génératives – GAN (Generative Adversarial Network), les transformers (utilisés par ChatGPT, GPT 4.0, LLM) et leurs capacités versus l’être humain
•  Les réseaux d’agents combinant différentes IA (orchestrateurs, symbolique, deep learning…)
•  Les outils spécifiques à l’IA (pour la programmation, les data scientists …)
•  Le rôle des données (qualité, source, labellisation, données synthétiques)
  • 1^Er atelier collaboratif pour répondre avec l’IA à une problématique d’entreprise en utilisant GPT 4.0, Gemini… (identifier le problème, les données, le mode de collecte, comment utiliser l’IA)

3  – IA et infrastructure informatique

•  La cartographie des principales briques SI de l’IA (chips, logiciels du développement, frameworks…)
•  Les limites physiques à une croissance exponentielle de la puissance de calcul
•  Les processeurs et serveurs dédiés à l’IA
•  L’IA dans le système d’information (dont cloud, AIOps, DevOps, transfert de données et de modèle IA)
•  Développer une IA (ex : GPT 4.0) et avec une IA (Low-Code, No-Code, RPA)

4  – Applications horizontales de l’Intelligence Artificielle

• Traitement et génération d’images, de vidéos : Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion, Vall-E, HeyGen
• Traitement du langage : MS Copilot Chat, OpenAI –> ChatGPT, GPT-4o, Gemini, Claude, Mistral, (écriture, synthèse, programmation, diagramme, musique, GPTs…) et multimodaux (vidéo, texte…)
  • Avec des exercices par groupes pour utiliser ces outils avec des techniques de prompting
• Robotique : les différents marchés et usages de la robotique (industrie, santé, logistique…)

5  – Risques de l’IA

•  IA et cybersécurité, techniques de hacking (empoisonnement de données, rétroingénierie, fraude au président, hacking de ChatGPT, …) et outils pour s’en prémunir,
•  IA : failles, erreurs et biais (dont hallucinations), manque de bon sens et comment s’en prémunir (dont explicabilité) ?
•  IA éthique, réglementation européenne (AI ACT) et problématiques juridiques (propriété intellectuelle, hypo-vigilance, déduction de données personnelles grâce à l’IA)
•  Impact environnemental de l’IA (émissions CO2, matériaux, effet rebond…) et solutions pour les réduire (mesures, IA open-source, question : en a-t-on vraiment besoin ? effet débond) et risques climatiques sur l’IA (liés au manque d’eau, électricité, canicule…)

6  – Mener un projet IA dans l’entreprise

•  Les premiers projets à envisager, leurs spécificités, les phases du projet ?
•  Quelles sont les différences des projets IA vs les autres projets informatiques ?
•  Comment les projets d’Intelligence Artificielle sont-ils menés ? Comment travailler avec des partenaires vers qui on « outsource » l’IA ? Les compétences associées.
•  Quels sont les différents spécialistes de l’IA (Data Scientist, data et AI engineer) ?
•  Comment s’organiser pour « vendre » ces projets en interne ?
•  Pourquoi est-il important d’avoir un « chatgpt » interne ?
  • 2e atelier collaboratif pour concevoir comment déployer un projet IA (interne/parties externalisées, gestion des données, compétences, conduite du changement …), identifier les obstacles et comment y répondre

7  – Les applications métiers de l’IA (avec des exemples d’usages)

•  Bureautique (Microsoft Office et Microsoft Copilot, Google workspace…)
•  Relation client, chatbot, assistant d’achat Internet, Marketing / Ventes
•  Ressources humaines, Juridique
•  Transports, Utilities,Retail, Industrie,
•  Finance, Assurances, Santé

8  – Les grands acteurs de l’Intelligence Artificielle

•  Les offres d’IA des grands acteurs : Microsoft, Google, Meta, Amazon, IBM
•  La position de la Chine dans l’IA : Baidu, Huawei, Alibaba, Tencent. Vont-ils s’imposer en Europe ?
•  Les principales startups dans l’IA et leur segmentation
•  IA en France (recherche, acteurs…)

9  – L’Intelligence Artificielle dans la société

• Impact de l’IA sur l’emploi
• Les métiers les plus touchés et les plus préservés
• Eduquer, former dans un monde où l’IA devient omniprésente
• L’IA générale et craintes

Ce programme a été mis à jour le 22 juillet 2024.