Intégrer l'IA en entreprise

Objectifs

• Expliquer le fonctionnement des IA génératives et leurs limites
• Maîtriser le prompt engineering pour optimiser l'utilisation des outils d'IA.
• Identifier les outils IA utiles pour améliorer son efficacité professionnelle
• Mettre en place une gestion documentaire par IA
• Créer un assistant IA

Programme

Fondamentaux de l'IA en entreprise

• Introduction à l'IA : Définitions, histoire, et évolution jusqu'aux modèles actuels comme GPT et ses dérivés.
• Fonctionnement de l'IA : Comprendre les concepts de deep learning, traitement du langage naturel, IA générative, …
• Limites et éthique : Discussion sur les limites techniques, les biais, les considérations éthiques et la responsabilité en matière d'utilisation de l'IA.

• Principes du Prompt Engineering : Comment formuler des prompts pour obtenir les meilleurs résultats.
• Démonstrations et exercices : Pratique sur ChatGPT, Mistral, et autres outils mentionnés, avec des cas d'usage spécifiques à l'entreprise.
• Optimisation des résultats : Techniques avancées pour affiner les réponses et les performances des outils d'IA (Chain-of-Thought, Few shot, Self-consistency,…)

• Recherche en ligne : Présentation de l'outil et de ses fonctionnalités pour la recherche d'informations.
• Constitution d'un RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Explication du concept et mise en place avec NotebookLM.
• Solutions pour internaliser un RAG : les options pour intégrer un RAG au sein de l'entreprise.

• Outils de création visuelle : Présentation des outils d'IA pour la création d'images, de graphiques, etc.
• Cas pratiques : Exercices pour utiliser ces outils dans un contexte professionnel.

• Présentation d'outils dédiés :
  • création de présentations,
  • création de compte-rendu,
  • création/modification de vidéos,
  • analyse de données
  • ...

• Concepts de base : Introduction à la création d'assistants IA.
• Outils et plateformes : Présentation des outils disponibles pour créer des assistants IA.
• Cas pratiques : Exercices pour créer un assistant IA adapté à des besoins spécifiques.

• Choix des alternatives françaises
• Impact carbone de l'IA
• Bonnes pratiques pour un numérique responsable.