📚 Formation de 300 Personnes en IA (2024)

📚 Formation IA – 300 collaborateurs formés chez Groupama

Une formation déployée avec succès auprès de profils variés :
👔 Cadres dirigeants, 💻 Développeurs, 📊 Analystes fonctionnels, 📅 Directeurs de projet, 🧑‍💼 Managers, 🛠️ Responsables support, 🔍 Analystes d’exploitation, 📡 Data Engineers, 🧠 Tech Leads...

# 🧠 1ère Partie : Les usages de l’Intelligence Artificielle

• 🎥 Témoignages vidéo et cas d’usage concrets
• 🤔 Du fantasme à la réalité de l’IA
• 📜 Histoire, concepts de base et applications
• 🌍 Vision d’ensemble des dispositifs IA
• 🤖 Machine Learning vs Deep Learning

🔍 2ème Partie : Les mécanismes de l’IA

• 🧬 Comprendre comment fonctionne l’intelligence artificielle
• 🔄 Processus d’apprentissage automatisé

🕸️ 3ème Partie : Réseaux de neurones et Deep Learning

• 🧩 Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?
• 🧱 Architectures, fonctions d’activation, pondérations
• 🔁 Apprentissage : shallow vs deep, overfit, underfit
• 📈 Fonctions de coût, backpropagation
• 🗂️ Modélisation des données
• 🔄 Approximation de fonctions & distributions
• 🧠 Représentations internes et généralisation
• 🌊 Révolution du Deep Learning

📊 4ème Partie : Domaines d’application du Deep Learning

📦 Données & classification

• ⚖️ Équilibrage des classes, typologie des données
• 🖼️ Image, 🎥 vidéo, 🎧 audio, 📄 texte
• 🧮 Multilayer Perceptrons, CNN, etc.

⏱️ Prédiction & séries temporelles

• 🔍 Analyse de structures séquentielles
• 🧮 Outils de prédiction

🎨 Génération & transformation de données

• 🧹 Débruitage, segmentation
• 🌐 Traduction automatique
• 🧠 Neural Style, génération d’images

🎮 Reinforcement Learning

• 🕹️ Contrôle intelligent d’environnements

🗣️ 5ème Partie : Le langage naturel (NLP)

• 💬 Comprendre les principes des systèmes NLP
• 🧩 Complexités & défis
• 🌐 Outils open source et solutions cloud :
• 🧠 Google Cloud Speech, 🗣️ Alexa, 🧾 QnaMaker, 🧰 Cognitive Services...

🧾 6ème Partie : Les modèles LLM (Large Language Models)

• 📚 Liste : Falcon 180B, PaLM 2, LLaMA 2, LaMDA, etc.
• 🎯 Comprendre leurs principes
• ⚖️ Avantages/inconvénients
• 🛠️ Outils associés : Bard, Midjourney, Firefly, DALL·E, Claude
• 🌍 Guerre géopolitique autour des modèles

💻 7ème Partie : Plateformes de développement de l’IA

• ⚙️ Outils : Wit.ai, Chatfuel, BotFramework, Api.ai...
• 🧱 Création de bots sans code
• 🔗 Du flow au bot (smooch.ia)
• ☁️ Déploiement et hébergement

🏗️ 8ème Partie : Mettre en œuvre une application IA

• 🔁 Cycle de vie d’un projet IA
• 👥 Accompagnement au changement : formation, com, management

👥 9ème Partie : Acteurs clés d’un projet IA

• 🧑‍🔧 Les rôles dans et après le projet
• 🏢 Impact sur les services internes : marketing, relation client, DSI
• 🌐 Écosystème de prestataires

🗺️ 10ème Partie : Roadmap d’un projet IA

• 📌 Étapes avant, pendant et après le projet
• 🧩 Spécificités IA
• 📆 Recrutements et planification

✅ 11ème Partie : Synthèse & Évaluation

• 📋 Check-list, bonnes pratiques
• 🧠 Études de cas adaptés aux secteurs des participants
• 🎯 Test de positionnement (avant/après)
• 🔎 Évaluations : QCM, mises en situation, cas pratiques

🎓 Objectifs pédagogiques

• ✅ Comprendre concrètement les outils & solutions IA
• 🧠 Identifier les bénéfices par métier/secteur
• 🚀 Maîtriser les facteurs de succès d’un projet IA
• 🛠️ Connaître les technologies et méthodes actuelles

⭐ Points forts de la formation

• 📚 Approche basée sur des cas concrets et success stories
• 🧑‍🏫 Ateliers pratiques adaptés aux métiers des participants
• 📈 Retours d’expérience d’un expert de terrain
• 👍 85 % de satisfaction sur les 12 derniers mois