Programme de la formation
Maîtriser les IA génératives : comprendre et exploiter leur potentiel

• Introduction aux IA Génératives : Conceptions et Horizon

  - Définition et historique des IA génératives
  - Principaux types d'IA génératives (texte, image, code, audio)
  - Potentiel des IA génératives dans divers secteurs
  - Éthique et limites des IA génératives
  - Tendances actuelles et futures de l'IA générative

• Fondamentaux Techniques des Modèles d'IA Générative

  - Architecture des réseaux de neurones (Transformers, GANs)
  - Notions de modèles de langage (LLMs) et grands modèles visuels
  - Processus d'entraînement et de fine-tuning
  - Comprendre les données d'apprentissage et leurs biais
  - Le rôle des algorithmes de diffusion

• Maîtriser le Prompt Engineering pour Texte et Code

  - Principes du prompt engineering efficace
  - Techniques avancées de structuration des prompts (Zero-shot, Few-shot)
  - Applications pratiques pour la rédaction (articles, emails, etc.)
  - Génération et optimisation de code avec des IA
  - Cas d'usage : résumé, reformulation, brainstorming

• Exploitation Créative des IA Génératives pour l'Image et le Son

  - Génération d'images à partir de texte (text-to-image)
  - Édition et stylisation d'images existantes
  - Les outils populaires : Midjourney, Dall-E, Stable Diffusion
  - Bases de la génération audio (musique, voix, effets sonores)
  - Intégration dans les workflows de design et de création

• Intégration des IA Génératives dans les Workflows Professionnels

  - Identifier les opportunités d'automatisation et d'optimisation
  - Utilisation des IA pour la recherche et l'analyse de données
  - Amélioration de la productivité individuelle et d'équipe
  - Gestion des versions et de l'itération avec l'IA
  - Préparation à l'intégration dans des systèmes existants

• Personnalisation et Fine-tuning des Modèles d'IA Générative

  - Comprendre l'intérêt de la personnalisation des modèles
  - Bases du fine-tuning (adaptateurs, LoRA)
  - Collecte et préparation de jeux de données personnalisés
  - Évaluation de la performance des modèles fine-tunés
  - Exemples concrets de personnalisation pour des usages spécifiques

• Sécurité, Éthique et Responsabilité des IA Génératives

  - Questions de confidentialité et protection des données
  - Détection et mitigation des biais des modèles
  - Lutte contre la désinformation et les fake news
  - Cadres réglementaires et législatifs émergents (IA Act)
  - Conséquences sociétales et éthiques de l'IA générative

• Stratégies d'Adoption et Veille Technologique IA

  - Définir une stratégie d'intégration des IA génératives
  - Mesurer le ROI de l'implémentation de l'IA
  - Rester en veille sur les innovations et les nouveaux outils
  - Construire sa caisse à outils personnelle d'IA
  - Perspectives d'évolution de carrière avec la maîtrise de l'IA
  **Compétences**