Formation IA pour débutant

Leçon 1 • Définir l’intelligence artificielle

Clarifie ce qu’est l’IA, ce qu’elle n’est pas et comment les définitions ont évolué. Ancre le chapitre dans un vocabulaire précis que les étudiants utiliseront tout au long du cours.

Leçon 2 • Branches principales de l’IA

Cartographie les principaux sous-domaines — apprentissage automatique, TALN, vision par ordinateur, etc. Les étudiants acquièrent une taxonomie pour catégoriser les outils d’IA qu’ils rencontrent au travail.

Leçon 3 • Mythes et attentes réalistes

Aborde le battage médiatique, la peur et les affirmations exagérées entourant l’IA. Les étudiants repartent avec des attentes calibrées qui favorisent un bon jugement professionnel.

Leçon 1 • Le cycle de vie du modèle

Retrace un modèle de la collecte de données au déploiement et à la mise hors service. Prépare les étudiants à participer aux discussions de projets d’IA interfonctionnels.

Leçon 2 • Les données comme fondement de l’IA

Montre pourquoi la qualité et la quantité des données déterminent la performance du modèle. Établit la littératie des données comme prérequis pour comprendre chaque concept d’apprentissage automatique ultérieur.

Leçon 3 • Apprentissage supervisé expliqué

Couvre l’entraînement de modèles sur des exemples étiquetés pour prédire des résultats. Les étudiants comprennent la classification et la régression comme le pilier de la plupart des applications d’IA en entreprise.

Leçon 4 • Apprentissage non supervisé et par renforcement

Introduit la découverte de modèles sans étiquettes et l’apprentissage basé sur les récompenses. Élargit la sensibilisation des étudiants aux approches d’IA au-delà des méthodes supervisées.

Leçon 1 • Transfert d’apprentissage et modèles pré-entraînés

Montre comment les modèles pré-entraînés réduisent les coûts d’entraînement et les besoins en données. Les étudiants comprennent pourquoi la plupart des projets d’IA pratiques réutilisent des poids de modèles existants.

Leçon 2 • Entraînement des réseaux neuronaux

Explique la rétropropagation et la descente de gradient en termes simples. Les étudiants comprennent comment les réseaux s’améliorent de manière itérative sans avoir besoin d’expertise en calcul infinitésimal.

Leçon 3 • Réseaux récurrents et données séquentielles

Introduit les RNN et les LSTM pour le traitement de séries temporelles et de textes. Fait le pont avec les sujets de traitement du langage naturel abordés dans le chapitre suivant.

Leçon 4 • Réseaux de neurones convolutifs pour les images

Couvre comment les CNN détectent les motifs dans les données visuelles grâce à des filtres et au regroupement. Fait le lien direct avec les applications de vision par ordinateur que les étudiants rencontreront dans la pratique.

Leçon 1 • Transformateurs et mécanismes d’attention

Introduit l’architecture du transformateur qui sous-tend les modèles de langage modernes. Prépare les étudiants à comprendre GPT, BERT et les systèmes similaires à un niveau conceptuel.

Leçon 2 • Fondamentaux du prétraitement de texte

Couvre la tokenisation, le radicalage, la suppression des mots vides et la normalisation. Ces étapes sont le point d’entrée de chaque pipeline de TALN avec lequel les étudiants travailleront.

Leçon 3 • Représenter les mots sous forme de nombres

Explique le sac de mots, TF-IDF et les plongements de mots comme Word2Vec. Les étudiants comprennent pourquoi la représentation numérique est essentielle pour la compréhension par machine.

Leçon 4 • Évaluation de la qualité des modèles de TALN

Enseigne les méthodes BLEU, ROUGE et d’évaluation humaine pour les tâches langagières. Les étudiants peuvent évaluer les affirmations des fournisseurs et les résultats des modèles internes avec un scepticisme approprié.

Leçon 1 • Génération augmentée par récupération

Explique comment les bases de connaissances externes sont combinées avec les LLM pour réduire les hallucinations. Les étudiants comprennent le RAG comme l’approche standard pour l’exactitude de l’IA en entreprise.

Leçon 2 • Modèles génératifs au-delà du texte

Couvre la génération d’images via des modèles de diffusion et les systèmes d’IA multimodaux. Élargit la sensibilisation des étudiants à l’IA générative au-delà des applications textuelles.

Leçon 3 • Réglage fin et personnalisation des LLM

Couvre le réglage par instructions, le RLHF et les méthodes de réglage fin efficaces en paramètres. Les étudiants comprennent quand et pourquoi les organisations adaptent les modèles de base à des domaines spécifiques.

Leçon 4 • Comment fonctionnent les grands modèles de langage

Décrit le pré-entraînement sur de vastes corpus et la prédiction du prochain jeton à grande échelle. Les étudiants acquièrent un modèle mental précis de ce que les LLM peuvent et ne peuvent pas faire.

Leçon 1 • Cadres d’IA responsable et gouvernance

Passe en revue les cadres sectoriels et réglementaires pour un déploiement responsable de l’IA. Les étudiants peuvent aligner les pratiques de leur organisation sur les normes d’IA responsable établies.

Leçon 2 • Transparence et explicabilité

Couvre les modèles interprétables, les valeurs SHAP et les techniques d’explicabilité. Les étudiants peuvent exiger et évaluer des explications de la part des fournisseurs d’IA et des équipes internes.

Leçon 3 • Sources et types de biais dans l’IA

Retrace le biais de la collecte de données aux résultats du modèle et à l’impact sociétal. Les étudiants reconnaissent le biais comme un problème systémique, non comme un problème technique isolé.

Leçon 4 • Définitions de l’équité et compromis

Présente les définitions mathématiques concurrentes de l’équité et leurs incompatibilités. Les étudiants comprennent que l’équité nécessite des choix de valeurs explicites, pas seulement de meilleurs algorithmes.

Leçon 1 • Planification et cadrage de projets d’IA

Couvre le cadrage du problème, les mesures de succès et l’alignement des parties prenantes pour les projets d’IA. Les étudiants produisent un résumé de projet qui guide efficacement les équipes interfonctionnelles.

Leçon 2 • MLOps et infrastructure de production

Introduit le versionnement des modèles, les pipelines CI/CD et la surveillance en production. Les étudiants comprennent le socle opérationnel qui maintient la fiabilité des systèmes d’IA au fil du temps.

Leçon 3 • Mesure du retour sur investissement de l’IA et de l’impact commercial

Fournit des cadres pour quantifier la valeur de l’IA au-delà des mesures techniques. Les étudiants peuvent présenter un dossier commercial convaincant aux dirigeants et aux responsables budgétaires.

Leçon 4 • Gestion du changement pour l’adoption de l’IA

Aborde les préoccupations de la main-d’œuvre, les besoins en formation et la résistance culturelle à l’IA. Les étudiants appliquent des tactiques de gestion du changement qui augmentent l’adoption et réduisent les frictions.

Leçon 1 • Tendances émergentes en IA à surveiller

Passe en revue l’IA agentique, les modèles de fondation, l’informatique neuromorphique et l’IA quantique. Les étudiants développent une habitude de veille horizontale structurée pour rester à jour professionnellement.

Leçon 2 • Maintenir une organisation apprenante

Intègre l’apprentissage continu, la culture de l’expérimentation et le partage des connaissances dans la stratégie d’IA. Les étudiants repartent avec un plan personnel et organisationnel pour une préparation continue à l’IA.

Leçon 3 • Dynamique concurrentielle et risque lié à l’IA

Analyse les avantages du premier arrivant, les risques de marchandisation et les menaces stratégiques de l’IA. Les étudiants anticipent les changements concurrentiels et positionnent leur organisation de manière proactive.

Leçon 4 • Modèles de talents et de partenariats en IA

Couvre l’embauche, la sous-traitance et les partenariats d’écosystème pour les capacités en IA. Les étudiants conçoivent une stratégie de talents qui équilibre la rapidité, le coût et la rétention des connaissances à long terme.