1 – Les grands courants de l’intelligence artificielle

• Définitions de l’IA et ses origines, ses concepts
• L’IA versus l’intelligence humaine
• La progression de l’IA depuis les années 1950, ses hivers et l’explosion actuelle
• Les ruptures technologiques qui ont accéléré le développement de l’IA
• Exemples de la montée en puissance de l’IA face aux humains dans les jeux (échecs, go, poker, Starcraft, simulation économique)
• L’IA et les autres technologies : objets connectés / IoT, quantique, cloud, blockchain

2 – Grandes briques technologiques de l’IA

• Les différents types d’IA : IA Symbolique Vs connexionniste (comme réseaux neuronaux) et leurs usages Les moteurs de règles, la logique floue, les algorithmes génétiques
• Les réseaux de neurones : fonctionnement, labellisation, apprentissage (entraînement, test)
• Machine Learning (supervisé, non supervisé et apprentissage par renforcement) et usages concrets en entreprise (classification, prédiction, regroupement…)
• Deep Learning (apprentissage profond) et leurs principes élémentaires (techniques d’apprentissage, les différents réseaux neuronaux dont les transformers)
• Les IA génératives – GAN (Generative Adversarial Network), les transformers et les LLM-Large Language Model (utilisés par ChatGPT, GPT 4.0,) et leurs capacités versus l’être humain
• Les réseaux d’agents combinant différentes IA (orchestrateurs, symbolique …)
• Le rôle des données (qualité, source, labellisation, données synthétiques)

3 – Applications horizontales de l’Intelligence Artificielle

• Traitement du langage : ChatGPTs et prompting (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Mistral, Claude…) : guide d’utilisation, applications concrètes, agents GPT, prompting avancé, création de présentations Powerpoint
  • 1er atelier collaboratif pour répondre avec l’IA à une problématique d’entreprise en utilisant ChatGPT, Gemini… (identifier le problème, les données, le mode de collecte, comment utiliser l’IA)
• Traitement et génération multimodaux (vidéo, texte…) : de musique, d’images, de vidéos : Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion, Vall-E, HeyGen
• Robotique : les différents marchés et usages de la robotique (industrie, santé, logistique…)

4 – IA et infrastructure informatique

• La cartographie des principales briques SI de l’IA (chips, logiciels du développement, frameworks…)
• Les limites physiques à une croissance exponentielle de la puissance de calcul
• Les processeurs (GPU, neuromorphiques) et serveurs dédiés à l’IA
• Les puces IA dans les smartphones et PC
• L’IA dans le système d’information (dont cloud, AIOps, DevOps, transfert de données et de modèle IA)
• Programmer avec une IA (ex : GPT 4.0), IA et Low-Code, No-Code, RPA (Robotics process automation)

5 – Risques de l’IA

• IA et cybersécurité, techniques de hacking (empoisonnement de données, rétroingénierie, fraude au président, hacking de ChatGPT, …) et outils pour s’en prémunir,
• IA : failles, erreurs et biais (dont hallucinations), manque de bon sens et comment s’en prémunir (dont explicabilité) ?
• IA éthique, réglementation européenne (AI ACT) et problématiques juridiques (propriété intellectuelle, hypo-vigilance, déduction de données personnelles grâce à l’IA)
• Impact environnemental de l’IA (émissions CO2, matériaux, effet rebond…) et solutions pour les réduire (mesures, IA open-source, l’utiliser quand on en a vraiment besoin, effet rebond) et risques climatiques sur l’IA (liés au manque d’eau, électricité, canicule…)

6 – Mener un projet IA dans l’entreprise

• Les premiers projets à envisager, leurs spécificités, les phases du projet ?
• Quelles sont les différences des projets IA vs les autres projets informatiques ?
• Comment les projets d’Intelligence Artificielle sont-ils menés ? Comment travailler avec des partenaires vers qui on « outsource » l’IA ? Les compétences associées.
• Quels sont les différents spécialistes de l’IA (Data Scientist, data et AI engineer) ?
• Comment s’organiser pour « vendre » ces projets en interne ?
• Pourquoi est-il important d’avoir un « ChatGPT » interne ?
  • 2e atelier collaboratif pour concevoir comment déployer un projet IA (interne/parties externalisées, gestion des données, compétences, conduite du changement…), identifier les obstacles et comment y répondre

7 – Les applications métiers de l’IA (avec des exemples d’usages)

• Bureautique (Microsoft Office et Microsoft Copilot, l’intégration via les API…)
• Relation client, chatbot, assistant d’achat Internet, Marketing /Ventes
• Ressources humaines, Juridique
• Transports, Utilities, Retail, Industrie
• Finance, Assurances, Santé

8 – Les grands acteurs de l’Intelligence Artificielle

• Les offres d’IA des grands acteurs : Microsoft, Google, Meta, Amazon, IBM
• La position de la Chine dans l’IA : Baidu, Huawei, Alibaba, Tencent. vont-ils s’imposer en Europe ?
• Les principales startups dans l’IA et leur segmentation
• L’IA en France : recherche, écosystème, acteurs clés

9 – L’Intelligence Artificielle dans la société

• Impact de l’IA sur l’emploi
• Les métiers les plus touchés et les plus préservés
• Eduquer, former dans un monde où l’IA devient omniprésente
• L’IA générale et les craintes qu’elle suscite

Ce programme a été mis à jour le 3 décembre 2025.