Présentation

Cette formation s’adresse à ceux qui doivent décider d’un projet d’IA générative, pas à ceux qui l’implémenteront. La question n’y est jamais « quel modèle est le meilleur » mais « qu’est-ce que cela change à notre organisation, combien cela coûte réellement, et qu’est-ce qu’on s’engage à assumer ».

Public visé : décideurs, cadres opérationnels ou techniques, entrepreneurs.

Prérequis : culture générale du fonctionnement d’une entreprise, notions de base en informatique et en gestion de projet. Aucun prérequis technique en IA.

Programme détaillé

État de l’art de l’IA générative

Ce que ces modèles font, et ce qu’ils ne font pas
Vocabulaire utile pour arbitrer : modèle, contexte, invite, ajustement
Panorama des offres et critères de comparaison qui tiennent dans le temps

Cas d’usage en entreprise

Là où le gain est mesurable, là où il est anecdotique
Reconnaître un cas d’usage qui ne survivra pas au passage à l’échelle
Arbitrer entre outil du marché, service hébergé et modèle interne

Données et modèles

Ce qu’on a le droit de donner à un modèle, et ce qu’on ne peut pas
Qualité, disponibilité et propriété des données de l’entreprise
Confidentialité, secret des affaires, données personnelles

Mise en œuvre en entreprise

Amorcer par un périmètre restreint et vérifiable
Rôles, compétences à acquérir, conduite du changement
Mesurer l’effet réel plutôt que l’enthousiasme des premiers jours

Gouvernance, coûts et durabilité

Coût complet : abonnement, appels, intégration, maintien
Cadre légal et obligations de transparence
Empreinte environnementale et arbitrages associés

Projet appliqué

Travail sur les données des participants
Élaboration d’une feuille de route d’intégration
Bilans individualisés

Modalités

Volume : 3 jours, soit 18 heures en live (9 h – 12 h et 14 h – 17 h)
Format : à distance, en direct
Effectif : de 4 à 10 apprenants
Matériel : un poste avec une connexion stable et un compte sur une plateforme d’IA — l’accès est partiellement fourni pendant la session

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