1 – Introduction à l’IA Générative

• Présentation des enjeux et du potentiel de l’IA Générative
• Contexte historique et évolution des technologies IA
• Aperçu des impacts dans les secteurs clés comme l’énergie et l’industrie

2 – Comprendre l’IA Générative : concepts et principes

• Explication des différents types d’IA (supervisée, non supervisée, générative)
• Différences entre IA traditionnelle et IA générative
• Rôle des données et importance de leur qualité

3 – Les bases de l’IA Générative : algorithmes et modèles

• Introduction aux principaux algorithmes (GANs, VAEs, etc.)
• Fonctionnement des modèles pré-entraînés
• Concepts clés : machine learning, apprentissage profond, réseaux neuronaux et probabilités

4 – Applications de l’IA Générative dans divers secteurs

• Présentation des usages génériques : création de contenu, simulation, prédiction
• Cas pratiques dans la santé, le commerce et les transports
• Analyse des impacts sur la productivité et la créativité

5 – IA Générative dans le secteur de l’Énergie

• Amélioration de la gestion des réseaux énergétiques avec des outils de vision par ordinateur
• Automatisation des processus de maintenance grâce à l’analyse de documents et rapports techniques, ainsi que tout type de capteurs
• Réduction des déchets énergétiques via la simulation et la modélisation

6 – IA Générative dans le secteur de l’Industrie

• Automatisation et optimisation des processus industriels
• Conception assistée par l’IA pour l’ingénierie et la fabrication
• Prédiction des pannes et maintenance prédictive

7 – Mise en Œuvre de l’IA Générative : outils et techniques

• Présentation des principaux outils et plateformes d’IA Générative
• Techniques pour préparer et intégrer les données
• Meilleures pratiques pour l’entraînement et la personnalisation des modèles

8 – Gestion des risques, performance et éthique dans l’IA Générative

• Identification et gestion des risques techniques et stratégiques
• Évaluation de la performance des modèles et des projets IA
• Questions éthiques : transparence, biais et réglementations

9 – Cas d’usage concrets et perspectives futures

• Études de cas : projets réussis dans l’énergie et l’industrie
• Perspectives futures : tendances et innovations à venir
• Synthèse et recommandations pour l’implémentation de l’IA Générative

Ce programme a été mis à jour le 12 février 2025.