Formation Intégrer l'IA dans votre quotidien de développeur : un guide complet

Introduction à l'IA pour développeurs

• —Définition et histoire de l'intelligence artificielle
• —Typologies de l'IA : Machine Learning, Deep Learning, NLP, Vision...
• —Impact de l'IA sur le développement logiciel et les métiers
• —Cas d'usage concrets et limites actuelles de l'IA

Fondamentaux du Machine Learning

• —Concepts clés : données, modèles, apprentissage, prédiction
• —Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
• —Algorithmes de base : régression linéaire, classification (k-NN)
• —Préparation et nettoyage des données pour le ML

Exploration des Frameworks ML avec Python

• —Présentation de scikit-learn pour le Machine Learning classique
• —Utilisation de Keras/TensorFlow pour le Deep Learning
• —Introduction à PyTorch : concepts et différences
• —Installation et environnement de développement (Jupyter, Colab)

Deep Learning et réseaux de neurones (DNN, CNN)

• —Anatomie d'un réseau de neurones artificiels
• —Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la vision par ordinateur
• —Les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les séquences
• —Optimisation des réseaux et gestion du surapprentissage

Traitement du Langage Naturel (NLP) et Large Language Models (LLM)

• —Introduction au NLP : tokenisation, embeddings
• —Bibliothèques populaires : NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers
• —Comprendre le fonctionnement des LLM (ChatGPT, Copilot...)
• —Application des LLM pour l'aide au développement (génération de code, complétion)

Mise en pratique de l'IA : projets et cas d'étude

• —Création d'un classificateur d'images simple
• —Développement d'un assistant de code basé sur l'IA
• —Intégration d'un modèle NLP dans une application web
• —Démonstrations et ateliers interactifs

Déploiement et intégration de modèles IA

• —Sauvegarde et chargement de modèles entraînés
• —Déploiement de modèles en production (API REST, serverless)
• —Outils et plateformes de déploiement (MLOps)
• —Monitoring et maintenance des modèles IA en production

Éthique, sécurité et bonnes pratiques de l'IA

• —Biais algorithmiques et équité des modèles
• —Sécurité des données et respect de la vie privée (RGPD)
• —Principes d'une IA responsable et explicable (XAI)
• —Perspectives futures de l'IA et opportunités pour les développeurs

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

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Aide à la formation pour les indépendants

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Des aides pour les demandeurs d'emploi

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Votre entreprise peut financer votre formation

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

* Connaissances de base en programmation (idéalement Python). * Familiarité avec les concepts algorithmiques. * Motivation à explorer le domaine de l'intelligence artificielle.

* Ordinateur portable avec une bonne connexion internet. * Environnement de développement Python (conda, venv) installé. * IDE (VS Code, PyCharm) recommandé pour une meilleure expérience. * Accès administrateur pour l'installation de bibliothèques si nécessaire.

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Vous allez apprendre à utiliser des frameworks Python tels que TensorFlow et Keras pour développer des applications intelligentes.

Vous allez apprendre à intégrer des solutions d'intelligence artificielle dans les processus de développement en utilisant des frameworks et des outils spécifiques.

Vous allez apprendre à appliquer les principes de l'intelligence artificielle responsable pour développer des applications qui respectent les droits de l'homme et la confidentialité des données.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.