Explorer l'IA appliquée à l'industrie

Validation de la formation

• Attestation de fin de formation

Programme

**Accueil et Présentation des Objectifs**
• - Brève introduction des participants et présentation de la journée.
• - Présentation des attentes et objectifs.

**Introduction à l'Intelligence Artificielle**
• - Définition de l'IA : Qu’est-ce que l’IA et comment elle fonctionne ?
• - Différenciation entre l'IA, l'apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning).
• - Exemples d'IA dans la vie quotidienne (assistants vocaux, recommandation de films, etc.).

**L'IA à travers l'histoire**
• - Brève histoire de l'IA : d'Alan Turing aux récentes innovations.
• - Evolution des algorithmes et des technologies.

**Les Données au cœur de l'IA**
• - Qu'est-ce que la data ? Types de données utilisées par les IA.
• - Importance de la qualité et de la quantité des données.
• - Architecture de traitement des données

**Atelier : L'IA dans la vie professionnelle**
• - Réflexion en groupe : dans quels domaines professionnels les participants pourraient voir une application de l'IA ?
• - Partage et discussions.

**Applications concrètes de l'IA dans différents secteurs**
• - L’IA dans la santé, l’industrie, le secteur des services.
• - Cas d’usage dans le quotidien.

**Processus R&D de l’IA**
• - Différentes étapes d’un projet IA
• - Les principaux verrous
• - Les bonnes pratiques
• - Prérequis et points de vigilance
• - Travail individuel : création d'une ébauche de réflexion sur un cas d'usage dans leur société/industrie.

**Mythes et Réalités sur l’IA**
• - L’IA va-t-elle remplacer les humains ? La vérité sur l'automatisation.
• - Limites actuelles de l'IA : compréhension, prise de décision et biais.
• - Discussion : peurs communes autour de l'IA (perte d’emploi, surveillance, etc.).

**Les Enjeux Éthiques de l'IA**
• - Biais et discrimination dans les algorithmes : comment et pourquoi ?
• - Vie privée et protection des données personnelles.
• - Régulations et législations (RGPD, lois sur l’IA).
• - L’importance de développer une IA responsable et transparente.

**Atelier : Réflexion Éthique**
• - Travail en groupe : réflexion sur un cas éthique fictif lié à l’IA.
• - Restitution et échanges autour des solutions proposées.

**Conclusion et Pistes pour aller plus loin**
• - Récapitulatif des points-clés de la journée.
• - Discussions ouvertes : comment appliquer ces connaissances dans leur environnement professionnel ?
• - Ressources pour approfondir, évaluation de la formation.

Suite de parcours possible

Sans objet