IA en entreprise : ML et IA générative
Version du programme : 1
Type de formation
MixteDurée de formation
7 heures (1 jour)Accessibilité
OuiIA en entreprise : ML et IA générative
Ce module permet aux participants de comprendre les principaux usages du Machine Learning et de l’IA générative en entreprise, d’identifier les opportunités de création de valeur et d’appréhender les enjeux associés à leur intégration dans les activités métiers. Il s’adresse à des managers, décideurs et business analysts ne disposant pas nécessairement de connaissances techniques préalables. La formation vise à leur donner les repères nécessaires pour dialoguer avec des équipes data, IA, métiers ou prestataires, repérer les cas d’usage pertinents, évaluer les bénéfices attendus et identifier les conditions de réussite d’un projet IA. La formation aborde les notions essentielles du Machine Learning, de l’IA générative et des modèles de langage, puis les traduit en usages opérationnels : automatisation, aide à la décision, analyse de données, amélioration de la relation client, production de contenus, recherche documentaire, assistance métier, optimisation des processus et innovation de services. L’approche pédagogique privilégie la compréhension, l’illustration par des cas concrets, l’analyse d’opportunités et la mise en perspective stratégique.
Objectifs de la formation
- Comprendre les fondamentaux du Machine Learning, du Deep Learning et de l’IA générative.
- Identifier les principaux cas d’usage de l’IA en entreprise selon les fonctions métiers.
- Évaluer l’intérêt, la faisabilité et les risques d’un cas d’usage IA.
- Comprendre les enjeux liés aux données, à la sécurité, aux biais, à la confidentialité et à la supervision humaine.
- Formaliser une première fiche de cadrage pour un projet IA en entreprise.
Profil des bénéficiaires
- Managers, décideurs, business analysts
- Aucune notion particulière
Contenu de la formation
Séquence 1 — Comprendre les fondamentaux du Machine Learning et de l’IA générative
- Comprendre les grandes familles de l’intelligence artificielle.
- Distinguer Machine Learning, Deep Learning et IA générative.
- Identifier les principaux types d’usages en entreprise.
- Définition de l’intelligence artificielle.
- Différences entre automatisation classique, Machine Learning et IA générative.
- Principes du Machine Learning : apprendre à partir de données.
- Notions de données d’entraînement, modèle, prédiction et score.
- Principes de l’IA générative : produire du texte, du code, des images, des synthèses ou des réponses.
- Modèles de langage et assistants conversationnels.
- Usages du ML : prédiction, scoring, classification, détection d’anomalies, recommandation, segmentation.
- Usages de l’IA générative : rédaction assistée, synthèse, recherche documentaire, assistance métier, chatbot, génération de contenus, automatisation de tâches.
- Limites générales : qualité des données, erreurs, biais, hallucinations, confidentialité, supervision humaine.
Séquence 2 — Identifier les cas d’usage et opportunités pour l’entreprise
- Identifier les domaines dans lesquels l’IA peut créer de la valeur.
- Repérer les cas d’usage pertinents pour une entreprise.
- Relier les usages IA aux enjeux métiers.
- Cartographie des usages IA par fonction : direction, ressources humaines, finance, commercial, marketing, relation client, production, juridique, qualité, formation, support interne.
- Analyse de cas d’usage ML : prévision, détection d’anomalies, segmentation, priorisation, recommandation.
- Analyse de cas d’usage IA générative : assistant documentaire, chatbot interne, génération de contenus, synthèse de comptes rendus, aide à la rédaction, extraction d’informations.
- Critères de sélection d’un cas d’usage : valeur métier, faisabilité, disponibilité des données, fréquence du besoin, criticité, risques, acceptabilité.
- Différence entre expérimentation, prototype, pilote et déploiement.
- Conditions de succès : sponsor, données, compétences, outils, conduite du changement, gouvernance.
Séquence 3 — Comprendre les enjeux, risques et conditions de réussite
- Identifier les principaux risques liés aux projets IA.
- Comprendre les enjeux de gouvernance, sécurité, qualité et conformité.
- Définir les conditions d’un usage responsable de l’IA.
- Qualité et disponibilité des données.
- Confidentialité et protection des informations sensibles.
- Biais algorithmiques et équité.
- Hallucinations et erreurs dans l’IA générative.
- Explicabilité et interprétabilité.
- Supervision humaine et validation des résultats.
- Traçabilité des usages et des décisions.
- Sécurité des prompts, documents et sorties générées.
- Impacts organisationnels : évolution des métiers, adoption, résistance au changement.
- Compétences nécessaires côté métier et côté technique.
- Gouvernance des usages IA : règles internes, validation des outils, rôles et responsabilités.
- Bonnes pratiques pour un usage maîtrisé : cadrage, tests, documentation, contrôle, formation des utilisateurs.
Séquence 4 — Cadrer un premier projet IA en entreprise
- Structurer le cadrage d’un projet IA.
- Définir les éléments nécessaires à la décision.
- Formaliser une première fiche d’opportunité IA.
- Étapes d’un projet IA : identification, cadrage, faisabilité, prototype, pilote, déploiement, suivi.
- Formulation du problème métier.
- Définition des utilisateurs et bénéficiaires.
- Données nécessaires.
- Résultats attendus.
- Indicateurs de succès.
- Critères d’impact et de faisabilité.
- Ressources à mobiliser.
- Risques et garde-fous.
- Conditions de passage à l’échelle.
- Suivi dans le temps et amélioration continue.
Équipe pédagogique
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- La fiche de cadrage permet de vérifier la capacité du participant à comprendre les usages du ML et de l’IA générative, à identifier une opportunité pour l’entreprise et à analyser les enjeux associés.
- Le suivi des apprenants est assuré tout au long de la formation par : • un tour de table initial ; • une identification des attentes et du niveau de familiarité avec l’IA ; • des questions régulières de compréhension ; • des échanges autour des cas d’usage proposés ; • l’observation des travaux d’atelier ; • des corrections et retours collectifs ; • des temps de remédiation ; • une synthèse en fin de séquence ; • une évaluation finale à travers la fiche de cadrage d’un cas d’usage.
- Le formateur adapte les exemples et le niveau d’explication au profil des participants, tout en respectant strictement la durée, les objectifs et le périmètre du module définis.
Ressources techniques et pédagogiques
- support pédagogique numérique
- exemples de cas d’usage ML et IA générative
- grille d’identification des opportunités IA
- matrice impact/faisabilité
- grille de vigilance sur les risques IA
- modèle de fiche de cadrage d’un cas d’usage
- ressources de synthèse sur les principales familles d’IA
- exercices d’analyse de cas
- supports de restitution
- ressources complémentaires pour approfondissement
- outil de visioconférence permettant le partage d’écran, les échanges synchrones, les travaux individuels ou en sous-groupes, la restitution collective, l’interaction régulière avec les participants
Délai d'accès
Accessibilité
Les modalités d’accueil, d’accompagnement et d’évaluation peuvent être adaptées aux besoins des participants en situation de handicap. Les adaptations peuvent notamment porter sur : • les supports pédagogiques ; • le rythme de progression ; • les modalités d’interaction ; • l’organisation des exercices ; • les conditions de réalisation des évaluations ; • les outils numériques utilisés. Toute adaptation est étudiée en amont afin de garantir l’accessibilité de la formation, la participation effective du stagiaire et l’atteinte des objectifs pédagogiques, dans le respect du cadre prévu.