Détails Modules

Objectifs

  • Comprendre ce qu’est une intelligence artificielle et comment elle fonctionne
  • Comprendre ses limitations et apprendre à l’utiliser de manière responsable
  • Intégrer les outils IA de manière pertinente dans votre quotidien professionnel

Compétences visées

  • Comprendre les différentes formes d’Intelligence Artificielle
  • Comprendre la place de l’IA dans notre société à l’heure actuelle et dans le futur
  • Comprendre quelles peuvent être les différentes applications de l’IA
  • Identifier les opportunités qu’offre l’IA dans son quotidien, tant professionnel que personnel
  • Savoir ce qu’on peut exiger d’une Intelligence Artificielle
  • Comprendre les limitations et les risques éthiques
  • Connaître le cadre légal et l’impacts sociétal de l’IA
  • Avoir les bonnes pratiques
  • Comment traiter et utiliser les résultats d’une IA générative
  • Pouvoir planifier des projets en utilisant l’IA

Programme

Introduction (3h)

  • Qu’est-ce qu’une intelligence artificielle
  • L’évolution de l’IA et les différents jalons historiques
  • Concepts fondamentaux et terminologie
  • Le fonctionnement et les mécanismes de l’IA

Cas d’usages et limites (3h)

  • Enjeux, Responsabilités et Législation
  • Limitations de l’IA
  • Cas d’usages quotidiens: IA génératives
  • Atelier pratique: « LLM au service »
Prérequis

Etre familier avec l’utilisation d’un appareil électronique (ordinateur portable)

Objectif

  • Identifier et évaluer les outils d’IA pertinents pour des besoins spécifiques.
  • Maîtriser les techniques de communication avancée avec les intelligences artificielles (prompt engineering).
  • Intégrer l’utilisation des IA de manière autonome, efficace et responsable dans des contextes professionnels ou personnels.
  • Mettre en application les apprentissages à travers la réalisation d’un projet concret assisté par IA.

Compétences visées

  • Connaître les principales catégories d’outils IA disponibles sur le marché (génératives, analytiques, etc.) et identifier les acteurs majeurs.
  • Pouvoir différencier les principaux types de modèles d’IA (LLM, modèles de diffusion pour images, etc.) en expliquant leurs cas d’usages préférentiels et leurs limitations.
  • Etre capable d’évaluer la pertinence d’un outil IA spécifique (plateforme, modèle) en fonction d’un besoin donné.
  • Pouvoir identifier les opportunités d’application personnel ou professionnel de l’IA.
  • Etre capable de rédiger des prompts structurés et précis pour obtenir de meilleurs résultats.
  • Pouvoir mettre en œuvre des techniques de prompt engineering avancées pour améliorer la qualité des réponses.
  • Identifier des stratégies pour intégrer l’IA de manière fluide et productive dans ses flux de travail personnels ou professionnels.
  • Appliquer les bonnes pratiques d’utilisation éthique et responsable des outils IA, notamment en matière de vérification des sources, de biais et de confidentialité des données.
  • Etre capable de gérer un mini-projet de bout en bout; depuis la définition du besoin jusqu’à la production d’un livrable concret, en utilisant un ou plusieurs outils IA et en appliquant les techniques de prompt engineering appropriées.
  • Évaluer de manière critique les résultats obtenus via l’IA et identifier les axes d’amélioration pour de futurs projets.

Programme

Exploration et pratique des outils IA (3h)

  • Panorama des IA sur le marché
  • Spécificités des plateforme et type de modèles
  • Atelier pratique: « De mon besoin à la solution IA »
  • Définition des besoins pour le projet

Le Prompt-engineering (3h)

  • Définition et approfondissement des fondamentaux
  • Techniques de prompting avancé
  • Integration et bonnes pratiques
  • Projet
Prérequis

Avoir suivis le Module 1

ou

Etre capable de:

  • Articuler une définition de l’Intelligence Artificielle, au-delà des simples chatbots.
  • Distinguer clairement les concepts d’IA Faible (ANI), d’IA Forte (AGI) et de Superintelligence, en expliquant leurs implications respectives.
  • Identifier les facteurs clés ayant conduit à l’explosion récente de l’IA.
  • Situer et expliquer l’importance des jalons historiques majeurs : du Test de Turing à AlphaGo.
  • Expliquer le principe fondamental du Machine Learning (ML).
  • Décrire le rôle central et critique des données dans la performance des modèles ML, ainsi que la nature et les implications des biais inhérents aux datasets.
  • Différencier les trois paradigmes d’apprentissage: Supervisé, Non-supervisé, Par Renforcement.
  • Saisir les Bases du Deep Learning (DL) et des Réseaux de Neurones.
  • Comprendre pourquoi le DL a révolutionné le traitement de données complexes (images, son, texte).
  • Identifier les défis majeurs liés à la compréhension et à la génération du langage humain par les machines.
  • (Comprendre le rôle et l’impact de l’architecture Transformer et du mécanisme d’attention comme fondement des Large Language Models (LLM) actuels.)
  • Comprendre le Fonctionnement des IA Génératives (type LLM / ChatGPT).
  • Distinguer les phases de pré-entraînement et d’alignement (RLHF, instruction-tuning).
  • Identifier et expliquer avec précision les limites critiques des LLMs; hallucination, biais, etc…
  • Avoir une Conscience des Enjeux Transverses de l’IA (biais, équité, transparence, responsabilité).
  • Évaluer l’impact sociétal potentiel (transformation du travail, désinformation).
  • Comprendre l’impact écologique lié à la consommation énergétique des modèles.

Pourquoi ces prérequis sont-ils cruciaux ?

Le Module 2 et les suivants s’appuieront constamment sur ces fondations. Sans une maîtrise solide de ces concepts, vous risquez de ne pas saisir les subtilités des outils présentés, leurs potentiels réels, leurs limitations critiques, et les implications de leur utilisation. Notre objectif est de former des utilisateurs avertis et responsables, capables d’exploiter l’IA avec discernement.

Si vous avez le moindre doute sur votre maîtrise de l’un de ces points, nous vous recommandons vivement de commencer par le Module 1 pour garantir une expérience d’apprentissage optimale et profitable.

Description module 3

Conditions Générales d’Inscription, d’Annulation et de Remboursement

1. Inscription

L’inscription à une formation ou à un module est considérée comme définitive dès réception de la confirmation de notre part, du paiement des frais de cours. Les places étant limitées, les inscriptions sont traitées par ordre d’arrivée.

2. Conditions d’Annulation par le Participant

Voici nos conditions en cas d’annulation de votre part. Les communication par écrit (email) font foi.

  • Annulation communiquée au moins une semaine avant le premier jour de la formation :
    Remboursement intégral (100%) des frais de formation versés.
  • Annulation communiquée 7 jours et jusqu’à 72 heures avant le premier jour de la formation :
    Remboursement partiel à hauteur de 50% des frais de formation versés.
  • Annulation communiquée moins de 72 heures avant le premier jour de la formation :
    Aucun remboursement ne sera effectué. Les frais de formation restent dus en totalité.

Toute absence, retrait ou abandon en cours de formation ne donne droit à aucun remboursement ni aucune compensation. La non-participation aux cours n’est pas considérée comme une demande d’annulation.

3. Conditions de Report ou d’Annulation par l’Organisateur (doxAI Formations)

  • Report de la formation :
    Nous nous réservons le droit de reporter une session de formation, notamment en cas de nombre insuffisant de participants ou en cas de désistements trop nombreux.
    Un tel report vous sera communiqué au plus tard 5 jours avant la date initialement prévue.
    Dans ce cas, vous aurez la possibilité :

    1. Soit de reporter votre inscription à la nouvelle date proposée, sans frais supplémentaires.
    2. Soit d’annuler votre inscription et d’obtenir un remboursement intégral (100%) des frais de formation versés, si la nouvelle date ne vous convient pas.
  • Annulation de la formation :
    Nous nous réservons le droit d’annuler une session de formation pour les mêmes raisons que celles mentionnées pour un report (nombre insuffisant de participants, désistements trop nombreux) ou en cas de force majeure.
    En cas d’annulation d’une formation de notre fait, les participants inscrits seront intégralement remboursés (100%) des frais de formation versés.
    Aucune autre indemnité (par exemple pour des frais de déplacement ou d’hébergement engagés par le participant) ne pourra être réclamée en cas de report ou d’annulation par l’organisateur.

4. Modalités de Remboursement

Tout remboursement dû sera effectué dans un délai de 30 jours à compter de la date de confirmation de l’annulation (par le participant ou par nous-mêmes), par le même moyen de paiement que celui utilisé pour l’inscription, sauf accord différent entre les parties.

5. Communication

Toute communication relative à une annulation ou un report doit être adressée par écrit à [formation@doxai.ch]. La date de réception de l’email ou du formulaire fera foi pour l’application des conditions d’annulation.

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