1 – Découverte de l’IA Générative

• Comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle
• L’IA, le machine learning et le deep learning
• L’IA côté deep learning : principe de fonctionnement
• De l’IA à l’IA Générative
• Découverte de l’IAG : définition, origines et implications pour l’informatique et le développement
• Les avancées récentes en IAG
• Nouveaux modèles et architectures (GPT-4 et au-delà)

2 – Capacités et Limites de l’IA Générative

• Capacité de génération de contenu
• Limites actuelles de l’IAG
• Enjeux éthiques et biais
• Risques et défis
• Cadres de gouvernance et réglementation

3 – Maîtriser l’Art du Prompting

• Comprendre la notion de prompting
• Les bonnes pratiques du prompt
• Notions avancées dans le cadre des projets

4 – Impacts de l’IA Générative sur les Processus IT et d’Entreprise

• Impact sur les processus de développement
• Réorganisation des équipes
• Optimisation des workflows
• Cas d’utilisation dans l’IT
• Intégration de l’IA dans les processus métier
• Rôles émergents et nouvelles compétences

5 – Intégrer l’IA Générative au Cœur des Flux Opérationnels

• MetaGPT : l’IA entreprise tout-en-un
• MultiGPT : agents autonomes gérés par un orchestrateur
• Cas pratiques d’intégration

6 – Méthodologies et Infrastructure pour Déployer l’IA Générative

• Entraînement (Fine tuning) d’un IAG : est-ce pertinent ?
• Pré-prompting
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Maintenir la confidentialité et la compatibilité RGPD

7 – Cas Concrets d’Application de l’IA Générative

• Rédiger un cahier des charges ou une spécification
• Écrire du code
• Tester son code (contiendra : mocking, tests unitaires etc.)
• UX Design
• Produire de la vidéo

8 – Conclusion et Perspectives pour l’IA Générative

• Synthèse des méthodes abordées
• Perspectives sur l’entreprise augmentée par la machine
• La répartition des tâches Homme/Machine
• Conseils pour continuer à se former dans ce domaine novateur

Ce programme a été mis à jour le 26 juillet 2024.