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Formation Fondamentaux IA - Découvrez l'IA en 1 jour

Cette Master Class "Fondamentaux de l'IA" propose une immersion structurée dans l'univers de l'Intelligence Artificielle. Loin des effets de mode, cette formation vise à apporter une compréhension claire et pragmatique des technologies actuelles, des concepts historiques aux révolutions récentes de l'IA Générative (GenAI). Au travers d'exemples concrets et de mises en situation, les participants apprendront à distinguer les différentes typologies d'IA, à identifier les leviers de valeur pour l'entreprise (notamment via le concept de "Collaborateur Augmenté") et à maîtriser les enjeux cruciaux de responsabilité (Al Act, éthique, biais). Enfin, le cursus intègre une dimension essentielle de sobriété numérique, analysant l'impact environnemental de l'IA pour encourager une innovation durable.

WEnvision
✓ Formation officielle WEnvisionNiveau Introduction⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Maîtriser les fondamentaux et le vocabulaire de l'IA (Machine Learning, Deep Learning, GenAl, LLM, Prompt, RAG) et comprendre la structuration de l'écosystème actuel.
  • Identifier le potentiel de l'IA en entreprise en distinguant les cas d'usage traditionnels des nouvelles opportunités génératives, et en comprenant le rôle stratégique d'une plateforme GenAl.
  • Adopter une posture de responsabilité face aux risques éthiques et réglementaires, en comprenant les exigences de l'Al Act européen et les mécanismes des biais algorithmiques.
  • Intégrer les enjeux de sobriété numérique dans l'usage des technologies, en connaissant l'impact environnemental du cycle de vie de l'IA.

Prérequis

  • Aucune compétence technique préalable n'est requise (ni en développement, ni en data science). Une curiosité pour les enjeux numériques et l'innovation est recommandée
  • Un ordinateur portable avec connexion internet pour les démonstrations et l'accès aux ressources en ligne.
  • Accès aux outils de collaboration interne (Teams/Google Meet) si la session est dispensée à distance.

Public cible

  • Tous les collaborateurs, quels que soient leur métier ou leur niveau hiérarchique (profils techniques, fonctionnels, support, managers)

Programme de la Formation

6 modules pour maîtriser les fondamentaux

Sujets abordés
  • →Accueil et présentation des objectifs.
  • →Tour de table : attentes et partage des représentations de l'IA (mythes vs réalité).
Sujets abordés
  • →Historique et définitions : De Alan Turing aux modèles actuels. Distinctions précises entre Intelligence Artificielle, Machine Learning (supervisé/non supervisé/renforcement), Deep Learning et IA Générative.
  • →Mécanismes d'apprentissage : Comprendre le fonctionnement d'un réseau de neurones et le processus d'entraînement (poids, biais).
  • →L'IA Générative décryptée : Fonctionnement des LLM (Large Language Models), définition du Prompt, du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des paramètres clés (Tokens, Température).
  • →Panorama du marché : Cartographie des acteurs, distinction entre les "Hyperscalers" (Microsoft Azure, Google Cloud, AWS) et les "Pure Players" (OpenAl, Mistral, Anthropic).
Sujets abordés
  • →La Data comme socle : L'importance de la qualité et du volume des données (Big Data) pour alimenter les modèles.
  • →Cas d'usage "Traditionnels" vs "Génératifs" : IA Traditionnelle : OCR augmenté, maintenance prédictive, scoring, détection d'anomalies. IA Générative : Génération de texte, d'images, de code et assistance virtuelle.
  • →Vers l'Entreprise Augmentée : Distinction entre Assistant (réactif) et Agent (autonome). Le concept de "Collaborateur Augmenté" : opportunités d'efficacité et limites.
  • →Passage à l'échelle : Introduction à l'architecture d'une Plateforme GenAl d'entreprise pour sécuriser et industrialiser les usages.
Sujets abordés
  • →Cadre Éthique : Les 4 piliers de l'éthique de l'IA selon l'UNESCO et les différents types d'éthique (informatique, digitale, des usages).
  • →Biais Algorithmiques : Comprendre les biais de représentation (genre, origine) et cognitifs. Analyse de leurs conséquences (discrimination, risques légaux) à travers des exemples concrets.
  • →Régulation Européenne (Al Act) : Décryptage de la réglementation, approche par niveau de risque (Interdit, Élevé, Spécifique, Minime) et calendrier de mise en conformité.
  • →Étude de cas pratique : "LazyTech Lab". Analyse de conformité d'un système fictif à haut risque. Application des 10 étapes de mise en conformité (gestion des risques, gouvernance des données, supervision humaine).
Sujets abordés
  • →Cycle de vie matériel: Impact de l'extraction des terres rares et de la fabrication des équipements.
  • →Consommation énergétique : Réalité de la consommation des Data Centers (électricité, eau pour le refroidissement) et empreinte carbone de l'entraînement des modèles.
  • →Bonnes pratiques : Les leviers de la sobriété numérique (choix de modèles adaptés, éco-conception) et l'IA au service de l'environnement (optimisation énergétique, tri des déchets).
Sujets abordés
  • →Synthèse des acquis : "L'intelligence réside dans le prompt et dans l'analyse critique de la réponse".
  • →Session de Questions / Réponses.

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Vous entendez parler d'Intelligence Artificielle partout, mais savez-vous vraiment ce que c'est ? Ce webinaire est conçu pour tout le monde, que vous soyez technique ou non. L'objectif est simple : démystifier l'IA. Nous allons expliquer ce qu'est cette technologie, à quoi elle sert et comment elle fonctionne, sans utiliser de jargon compliqué. Nous verrons que l'IA n'est pas magique : elle a besoin de beaucoup de données et d'énergie pour fonctionner. Nous aborderons aussi les questions importantes : Est-ce fiable ? Quels sont les risques pour la confidentialité ? Quelles sont les nouvelles règles européennes ? C'est une formation découverte, simple et conviviale.

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Prochaines sessions

20 mai 2026
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4 novembre 2026
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Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

Questions fréquentes

Aucune compétence technique préalable n'est requise (ni en développement, ni en data science). Une curiosité pour les enjeux numériques et l'innovation est recommandée. Un ordinateur portable avec connexion internet est nécessaire.
Cette formation s'adresse à tous les collaborateurs, quels que soient leur métier ou leur niveau hiérarchique : profils techniques, fonctionnels, support et managers.
La formation couvre l'historique de l'IA (de Turing aux LLM), les distinctions entre ML, Deep Learning et IA Générative, le fonctionnement des LLM et du RAG, les cas d'usage en entreprise (IA traditionnelle et générative), le concept de Collaborateur Augmenté, l'AI Act européen, les biais algorithmiques et la sobriété numérique.
Oui, la formation inclut l'étude de cas pratique "LazyTech Lab" : une analyse de conformité d'un système fictif à haut risque avec application des 10 étapes de mise en conformité (gestion des risques, gouvernance des données, supervision humaine).
Le Webinaire Acculturation à l'IA est une session découverte de 1h30 qui démystifie l'IA simplement. La formation Fondamentaux de l'IA dure 1 jour complet et offre une immersion structurée avec des contenus approfondis : fonctionnement des réseaux de neurones, cartographie des acteurs du marché, étude de cas pratique et enjeux de sobriété numérique.
Nos organismes de formation SFEIR SAS et SFEIR-Est sont certifiés Qualiopi pour les actions de formation, ce qui permet de solliciter une prise en charge par votre OPCO. L'acceptation du financement reste à la discrétion de votre OPCO. Contactez-nous pour obtenir un devis.

790€ € HT

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