Programme de Formation
11
module(s)
Durée totale : 480
Démystifiez l'IA en 11 leçons courtes. Histoire, vocabulaire, types d'apprentissage, métiers de l'IA et rôle de l'IA dans la formation professionnelle.
Module 1 : Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
45
Définir proprement ce qu'est — et ce que n'est pas — l'intelligence artificielle. Distinguer IA faible et IA forte, situer les quatre grandes approches historiques et comprendre ce qui sépare un programme classique d'un système qui "apprend".
Module 2 : L'IA dans votre quotidien : 20 exemples concrets
45
Panorama de vingt usages réels de l'IA, de la reconnaissance faciale à la détection de fraude. Distinguer l'IA visible de l'IA invisible, identifier la technique sous-jacente et mesurer à quel point l'IA est déjà partout.
Module 3 : Une courte histoire de l'IA (1950 → aujourd'hui)
45
Les 75 ans d'histoire de l'intelligence artificielle en cinq grandes époques. Du test de Turing aux LLM modernes, en passant par les systèmes experts, les hivers de l'IA et la révolution du Deep Learning.
Module 4 : IA, Machine Learning, Deep Learning : clarifier les termes
45
Poser une fois pour toutes la différence entre Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep Learning et IA générative. Comprendre leur emboîtement, leurs frontières et savoir associer chaque exemple au bon niveau.
Module 5 : L'IA générative : pourquoi tout a changé en 2022
45
Comprendre la rupture de l'IA générative : ce qu'elle fait, ce qui la rend possible, pourquoi ChatGPT a tout changé en novembre 2022, et en quoi elle diffère fondamentalement de l'IA "classique" qui dominait jusque-là.
Module 6 : Apprentissage supervisé : apprendre avec des exemples
45
La première des trois grandes familles du Machine Learning. Comprendre le principe de l'apprentissage supervisé, distinguer classification et régression, identifier ce qu'est un jeu étiqueté et repérer les cas d'usage emblématiques.
Module 7 : Apprentissage non-supervisé : découvrir des motifs
45
Apprendre sans étiquettes : comprendre le clustering, la réduction de dimension et la détection d'anomalies. Identifier quand utiliser le non-supervisé, ses forces, ses limites et ses cas d'usage emblématiques.
Module 8 : Apprentissage par renforcement en 10 minutes
30
Comprendre la troisième grande famille du Machine Learning : l'agent, l'environnement, l'action, la récompense. Exemples emblématiques (jeu, robotique, conduite), forces et limites en quelques minutes.
Module 9 : Le vocabulaire essentiel de l'IA en 1 page
45
Les 25 termes fondamentaux de l'IA expliqués proprement, regroupés par thèmes. Un glossaire de référence à garder sous la main pour lire sans se perdre n'importe quel article technique.
Module 10 : Les métiers de l'IA et leurs différences
45
Cartographie des métiers de l'IA en 2025 : data analyst, data scientist, ML engineer, data engineer, MLOps engineer, prompt engineer, AI researcher. Rôles concrets, livrables attendus, compétences clés et frontières entre chaque poste.
Module 11 : L'IA au service de la formation professionnelle
60
Comment l'IA transforme en profondeur la formation professionnelle et l'éducation : personnalisation des parcours, tutorat intelligent, génération de contenus, évaluation automatisée, détection du décrochage. Cas d'usage concrets, bénéfices, limites et questions éthiques.
Commentaires
0 commentaire
Aucun commentaire pour le moment
Soyez le premier à partager votre avis !
Se connecter pour commenter