Cette formation permet aux participants de comprendre les principes de l'intelligence artificielle et d'expérimenter ses principaux usages à travers des outils simples, sans prérequis en programmation.
Objectif
Apprendre les concepts clés de l'IA, découvrir des cas d'application concrets dans différents métiers, et se familiariser avec le cycle de vie d'un projet IA ainsi que les outils d'IA générative et no-code.
Est-ce pour vous ?
• Professionnels souhaitant comprendre l’IA sans expertise technique • Cadres métiers : RH, marketing, finance, santé, industrie, etc. • Chefs de projet digital, innovation ou data
Préalables
Aucun prérequis en programmation nécessaire
Vos gains
Contenu
Introduction à l’intelligence artificielle
- Définitions, historique, types d’intelligence artificielle (symbolique vs statistique)
- Évolution de l’IA
- Cas concrets d’IA dans différents secteurs (santé, finance, RH, industrie, etc.)
Voir plus +/-
Les grands domaines de l’IA
- Machine Learning vs Deep Learning
- NLP, Vision par ordinateur, Systèmes Experts
- Comparaison des approches selon les cas d’usage
- Exercice
Panorama de cas concrets
- IA dans la santé : diagnostic, suivi patient
- IA dans la finance : détection de fraude, scoring de crédit
- IA en RH, industrie, commerce, logistique
- Exercice
Les types de données ?
- Données structurées, non structurées, textes, images, etc.
- Exemples de jeu de données : données clients, données RH, e-commerce…
- Problèmes de qualité de données : valeurs manquantes, doublons, biais
Principaux algorithmes IA
- Apprentissage supervisé : régression linéaire, arbres de décision
- Apprentissage non supervisé : clustering avec k-means
- Intuition du fonctionnement, cas d’usage
- Exercice
Cycle de vie d’un projet IA
- Étapes : collecte, préparation, modélisation, évaluation
- Les rôles dans un projet IA (data analyst, data scientist, métier, etc.)
- Notions d’overfitting, validation croisée, précision vs rappel
- Exercice : simulation d’un mini-projet en équipe à partir d’un jeu de données
Éthique, biais et transparence
- Biais dans les données, biais dans les algorithmes
- Importance de l’explicabilité et de la supervision humaine
- Risques d’usage malveillant de l’IA
- Exercice : analyse d’un cas réel de biais dans l’IA
Introduction à l’IA générative
- Fonctionnement de ChatGPT, DALL·E, Copilot
- Prompts : comment bien formuler une requête ?
- Exemples métiers : résumé de texte, brainstorming, génération d’images
- Exercice : test de prompts avec ChatGPT
Scénarios métiers simulés
- Assistant RH : génération de réponse à une candidature
- Analyse de sentiment client à partir d’un texte
- Synthèse d’un rapport ou d’un email
Panorama des outils IA sans coder
- Outils no-code/low-code : Teachable Machine, RunwayML, Peltarion, MonkeyLearn,
GPT for Sheets
- Comparatif : fonctionnalités, limites, tarifs
- Exercice : test d’un outil no-code pour entraîner un modèle
💡 Informations utiles
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec en présentiel ou en format virtuel. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions concernant l'inscription, les horaires, la langue d’enseignement ou les modalités d’annulation, consultez notre FAQ .
Intervenants
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