Maîtriser le concept de l'Intelligence Artificielle et ses applications 14H

• Acquérir une compréhension de base de l'intelligence artificielle et des différents types d'apprentissage automatique
• Comprendre le fonctionnement du machine learning et le rôle de la collecte de données et de l'entraînement dans la qualité d'un modèle
• Construire, tester et améliorer un modèle simple avec Teachable Machine
• Apprendre à formuler des demandes claires et efficaces pour interagir avec des modèles d'IA (méthode RCTO)
• Comprendre les caractéristiques et applications des principales catégories d'IA (étroite, générative, générale)
• Créer un projet personnalisé adapté à son activité professionnelle
• Comprendre la notion de workflow et savoir schématiser un processus intégrant l'IA
• Comprendre ce qu'est une skill et en définir pour des tâches récurrentes
• Activer et exploiter une recherche approfondie et en vérifier les résultats
• Lire et écrire un fichier JSON simple
• Explorer les applications concrètes de l'IA dans divers domaines et identifier des usages transposables dans son entreprise

Module 1 : Introduction à l'Intelligence Artificielle (1 heure). Objectif : Définir l'IA, situer son évolution et comprendre l'intérêt de l'utiliser en entreprise.

• Accueil, présentation du programme, tour de table et positionnement en entrée (0h15)
• Définition de l'IA : ce que c'est, ce que ce n'est pas, idées reçues (0h15)
• Historique de l'IA : des origines aux modèles actuels (0h15)
• Pourquoi l'IA? Innovation et rapidité : gains de temps, aide à la décision (0h15)
• Activité : questions-réponses interactives en cours de module

Module 2 : Apprentissage automatique (Machine Learning) (1h30). Objectif : Comprendre comment une machine apprend à partir de données et distinguer les grands types d'apprentissage.

• Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, semi-supervisé, par renforcement, avec un exemple pour chacun (0h30)
• Processus de construction d'un modèle de Machine Learning : collecte et préparation des données, choix de l'algorithme, entraînement, évaluation (0h30)
• Notions clés : données d'entraînement et de test, qualité des données, biais, sur-apprentissage (0h15)
• Exercice : associer des situations réelles d'entreprise au type d'apprentissage adapté, en sous-groupes, puis correction collective (0h15)

Module 3 : Atelier pratique avec Teachable Machine : collecte de données et entraînement (2h). Objectif : Comprendre concrètement le principe du machine learning en créant un modèle sans programmation et mesurer l'impact des données sur la qualité du résultat.

• Présentation de l'outil Teachable Machine et lien avec le processus de construction d'un modèle vu au module 2 (0h15)
• Collecte des données : créer des classes, capturer ou importer des exemples (images, sons ou postures), importance de la quantité, de la diversité et de la qualité des exemples (0h30)
• Entraînement du modèle : lancer l'entraînement et comprendre ce qui se passe (0h15)
• Test et évaluation : tester le modèle en direct, repérer les erreurs et les biais (0h20)
• Amélioration du modèle : enrichir et corriger les données, réentraîner et comparer les résultats avant/après (0h20)
• Mini-projet : créer un modèle de reconnaissance en lien avec son activité (objets, équipements, documents, gestes) (0h15)
• Retour d'expérience : restitution et échange collectif sur ce qui a le plus amélioré le modèle (0h05)

Module 4 : Les 3 IA (0h45). Objectif : Distinguer l'IA étroite, l'IA générative et l'IA générale et situer les outils du marché.

• IA étroite : définition et exemples (0h10)
• IA générative : principe, outils courants, usages en entreprise, limites (0h15)
• IA générale : concept, état de la recherche, perspectives (0h10)
• Mise en situation : classer des outils et des usages dans les 3 catégories, discussion en groupe (0h10)

Module 5 : Le prompt dans l'intelligence artificielle (1h45). Objectif : Savoir formuler une demande claire et efficace à un modèle d'IA grâce à la méthode RCTO.

• Le prompt : pourquoi la formulation change le résultat, comment formuler la demande (0h25)
• La méthode RCTO : structurer un prompt en quatre éléments (0h25)
• Travail pratique : rédaction et test de prompts sur des situations professionnelles (courrier, compte rendu, note de synthèse) (0h40)
• Correction collective : comparaison des résultats obtenus (0h15)

Module 6 : Reprise : le prompt dans l'intelligence artificielle (0h30). Objectif : Consolider les acquis du jour 1 et perfectionner ses prompts.

• Rappel des notions clés du jour 1 et réponses aux questions (0h10)
• Comment formuler la demande, méthode RCTO : améliorer un prompt par itérations, erreurs fréquentes (0h10)
• Exercice : reformulation et amélioration d'un prompt de la veille (0h10)

Module 7 : Les projets personnalisés (1 heure). Objectif : Créer un espace de travail dédié à une activité, qui conserve consignes et documents de référence.

• Le principe d'un projet personnalisé : consignes permanentes et documents de référence, avantages par rapport à une conversation isolée (0h15)
• Rédiger les instructions du projet : rôle, ton, règles à respecter, format des réponses (0h15)
• Ajouter des documents de référence : ce que l'on peut y placer, précautions de confidentialité (0h10)
• Atelier : créer son projet personnalisé pour une activité de son entreprise (courriers, devis, comptes rendus, suivi client) et le tester (0h20)

Module 8 : Comprendre le workflow (1 heure). Objectif : Comprendre la notion de workflow et savoir y intégrer l'IA.

• Définition d'un workflow : déclencheur, étapes, résultat (0h10)
• Cartographier un processus : repérer les tâches répétitives, décomposer en étapes, identifier les données entrantes et sortantes (0h15)
• La place de l'IA dans un workflow : à quelle étape l'utiliser, où maintenir une validation humaine (0h10)
• Aperçu d'outils d'automatisation et d'agents IA (0h05)
• Atelier : schématiser le workflow d'une tâche de son entreprise, avec les étapes confiées à l'IA (0h20)

Module 9 : Comprendre les skills (0h45). Objectif : Comprendre ce qu'est une skill et savoir en définir une pour une tâche récurrente.

• Ce qu'est une skill : un ensemble d'instructions et de ressources réutilisables qui apprend à l'IA une méthode précise (0h10)
• Skill, prompt ou projet personnalisé : quand utiliser quoi (0h10)
• Exemples de skills métier : trame de devis, compte rendu de réunion, courrier type (0h10)
• Exercice : décrire par écrit la skill d'une tâche récurrente de son entreprise (objectif, étapes, format attendu) (0h15)

Module 10 : Activer et exploiter les recherches approfondies (0h45). Objectif : Savoir activer une recherche approfondie et en exploiter le résultat de façon critique.

• Principe : l'IA mène une recherche en plusieurs étapes sur de nombreuses sources et produit un rapport sourcé (0h10)
• Activer la recherche approfondie dans l'outil et formuler une question de recherche précise (0h10)
• Lire et vérifier le rapport : sources, fiabilité, recoupement des informations (0h10)
• Exercice : lancer une recherche approfondie sur un sujet métier (veille concurrentielle, réglementation, fournisseurs) et analyser le résultat (0h15)

Module 11 : Comprendre le JSON simplement (0h45). Objectif : Savoir lire et écrire un JSON simple pour mieux échanger avec les outils d'IA.

• Qu'est-ce que le JSON et à quoi sert-il : un format de données lisible par l'humain et par la machine (0h10)
• Lire un JSON : paires clé/valeur, listes, objets imbriqués, à partir d'exemples simples (fiche client, devis) (0h15)
• Intérêt avec l'IA : demander une réponse structurée, alimenter un workflow, faire communiquer des outils (0h10)
• Exercice : écrire et corriger un petit JSON, puis demander à l'IA d'en produire un à partir d'un texte (0h10)

Module 12 : Applications de l'IA et cas d'usage (1 heure). Objectif : Identifier des usages concrets de l'IA dans son métier et en mesurer les limites.

• Études de cas dans divers domaines : gestion et administratif, relation client, ressources humaines, production et planification (0h20)
• Démonstrations et discussions autour d'outils d'IA sur des cas d'entreprise (0h10)
• Limites et bonnes pratiques : confidentialité des données, RGPD, biais, vérification des résultats (0h10)
• Atelier : identifier 2 ou 3 usages de l'IA transposables dans sa propre entreprise et les présenter au groupe (0h20)

Module 13 : Conclusion et perspectives (1h15). Objectif : Consolider les acquis, ouvrir sur les perspectives et valider les compétences.

• Révisions des points clés des 2 jours (0h15)
• Perspectives : évolutions de l'IA et impacts sur les métiers (0h10)
• Q&R et clôture (0h10)
• Quiz final de validation des acquis et correction (0h30)
• Auto-évaluation post-formation en ligne et bilan de la formation (0h10)

La formation est conçue pour être accessible aux personnes en situation de handicap. Des aménagements spécifiques pourront être mis en place en fonction des besoins individuels, tels que l'adaptation des supports pédagogiques (documents en format audio ou texte agrandi) ou l'utilisation de technologies d'assistance. De plus, les locaux de formation sont accessibles aux personnes à mobilité réduite, et un référent handicap est disponible pour accompagner les apprenants tout au long du parcours de formation afin de garantir un environnement d'apprentissage inclusif.