Intelligence Artificielle (IA) pour les spécialistes de l'IT - Techniques, cas d'usage et innovations

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Mise à jour : 30/06/2025 Formation : 25191582F Source : M2I SCRIBTEL

Session de formation

Code CARIF Dates Niveau de sortie Financeur Lieu Organisme formateur Type Réunion
383298S Du 08/09/2025
Au 10/09/2025 		Sans niveau spécifique Autre financeur Villeneuve-d'Ascq (59) M2I SCRIBTEL
Tél : 03 20 19 07 19
Email : m.oudart@m2iformation.fr

FC

 Non Picto rouler et dérouler
Durée

Durée totale de la formation : 21h
Durée en centre : 21h
Durée en entreprise : h

Modalités de formation

Rythme :
Temps plein
Type de parcours : Parcours collectif

Dispositif Financeur
Autres financements à déterminer selon la situation du bénéficiaire Autre financeur

Tarif : N.C.
Modalités d'enseignement : Formation entièrement présentielle

Lieu de formation

4 Avenue de l'Horizon
Parc de la Haute borne
59650 Villeneuve-d'Ascq

Accueil sur le lieu de formation

Accès handicap : Pas d'accès handicap
Hébergement : Pas d'hébergement
Restauration : Pas de restauration
Transport : Pas de transport

Admission

Niveau d'entrée requis : Sans niveau spécifique
Prérequis :
Avoir des connaissances en Python et en analyse de données.
Public :
En recherche d'emploi, Tout public

Réunions d'informations

Aucune information

Complément d'information

Aucune information

Objectifs de la formation

  • Identifier les enjeux de l'IA ainsi que les nouvelles opportunités qu'elle ouvre
  • Adopter une vue large et approfondie des technologies de l'IA, du machine learning / deep learning aux LLM
  • Décrire les nouvelles technologies de l'IA et leur implémentation à travers des exemples pratiques (RAG, agents intelligents, MCP...)
  • Reconnaître les enjeux juridiques (AI Act) et éthiques (explicabilité et interprétabilité des modèles)
  • Explorer les innovations et usages à venir à travers un atelier de prospective.

Contenu pédagogique

  • Définir l'IA
  • Fondations et histoire de l'IA
  • Les marchés de l'IA
  • Les différentes branches de l'IA
  • Les cas d'usage de l'IA
    • Recherche de savoir
    • Assistants personnels numériques
    • Génération de code (vibe coding)
    • AIOps (automatisation et optimisation des opérations informatiques)
    • Nettoyage de données
    • Apprentissage augmenté
    • Thérapie et compagnie
    • Chauffeur personnel
    • Gestionnaire d'entrepôt
    • Santé humaine
    • Jeux vidéo
    • Domotique
  • Les technologies de l'IA
  • Les nouveaux métiers de l'IA
  • Disruptions de l'IA : l'arrivée des LLM et autres innovations de rupture
  • IA closed source vs IA open source : comparatif des avantages et des inconvénients
  • Etudes de cas inspirées de l'actualitéTechniques fondamentales de l'IA
  • Machine Learning
  • Réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks)
  • Apprentissage profond (Deep Learning)
  • Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks)
  • Réseaux de neurones récurrents (Recurrent Neural Networks)
  • Apprentissages supervisé / non-supervisé / renforcé
  • TensorFlow
  • Définition du problème
  • Ingestion des données
  • Préparation des données
  • Ségrégation des données
  • Sélection de variables
  • Extraction de variables
  • Apprentissage du modèle
  • Déploiement du modèle en production
  • Surveillance du modèle et réapprentissage
  • Introduction à MLOps
  • Vue d'ensemble du NLP
  • Les composants du NLP
  • Applications du NLP en entreprise
  • Comment utiliser le NLP ?
  • To
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  •  
Meilleures pratiques de prompting
  • Outils d'ingénierie de prompt : LangChain, Guidance, DSPy...
  • Infrastructures pour les LLM : Ollama, Hugging Face, Hub Space
  • Exploitation du savoir externe avec les RAG
  • Frameworks de RAG : LangChain, LlamaIndex
  • Défis dans la mise en production des LLM et LCM
  • Introduction à LLMOpsPerspectives futures
  • Challenges de l'IA
  • Futures tendances et opportunités

Insertion dans l'emploi

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