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S’approprier les fondamentaux de l'IA, de l’IA Générative, du Machine Learning et du Deep Learning

• Les concepts fondamentaux de l'IA et de l’IA Générative
• L’IA forte vs. l’IA Faible
• Les ruptures technologiques : LLM, agents intelligents, multimodalité…
• Le marché, les chiffres et les tendances
• Panorama des grandes familles d’IA : IA symbolique, connexionniste, générative…
• Compréhension des principes de l’apprentissage automatique et profond
• Différences entre apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert

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Découvrir les principaux outils et technologies d'IA/IAG

• Panorama d’outils : ChatGPT, Perplexity, Copilot, Llama, Mistral, Notion AI, Gemini, Deepseek, Manus IA, NotebookLM...
• Risques, hallucinations, biais : comment s’en prémunir ?
• Comparatif des solutions : LLM open source vs. propriétaire, solutions souveraines...
• Applications pratiques : art du prompt, synthèse et traduction de documents, analyse multi-fichiers, benchmarking...

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Identifier les impacts stratégiques et organisationnels de l’IA

• Cartographie des fonctions et métiers impactés par l’IA/IAG (RH, juridique, comptabilité, finance, relation client...)
• Analyse des transformations à anticiper : modèles économiques, entreprise data-centric, désintermédiation, acteurs...
• De l’intelligence individuelle à l’intelligence collective
• Du collaborateur augmenté à l’entreprise augmentée
• Grille de lecture pour une vision business de l'IAG : ROI, productivité, innovation, différenciation, compétitivité...

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Piloter la gouvernance et le déploiement de l’IA/IAG

• L’importance d’une gouvernance adaptée (cf. Comité, dispositif, méthode, règles, chartes utilisateurs, etc.)
• Le framework de la Gouvernance IA/IAG basé sur les principaux référentiels internationaux
• Un modèle de déploiement de l’IA/IAG au sein de son entreprise : une démarche managériale avant tout
• Une méthode d’identification des POCs (Proof Of Concept) primée par les Cas d’Or IA labellisés FrenchTech

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Réussir la mise en œuvre de l’IA Générative au sein de son Organisation

• Les étapes clés d’un projet IAG : de l’acculturation à l’industrialisation
• La gouvernance des données, des ressources internes et la formation des équipes
• Comment initier un plan d’action : quick wins, pilotes, KPIs...
• La modélisation et la réingénierie des processus
• La démarche, les résultats, les ROI observés et les facteurs clés de succès

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Automatiser les tâches et les processus grâce aux agents et multi-agents

• Les agents intelligents : des outils dédiés pour automatiser certaines tâches pour augmenter sa productivité
• Les multi-agents au service de l’automatisation des processus ou de résolution de problématiques complexes
• Gains mesurables : qualité, vitesse, réduction des coûts, meilleure décision

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Maîtriser les enjeux éthiques et réglementaires actuels et les perspectives d’évolution de l’IA

• Enjeux réglementaires : RGPD, IA Act, transparence, auditabilité/explicabilité, etc.
• Chartes éthiques et responsabilité du dirigeant face à l’usage de l’IA/IAG
• L'utilisation responsable de l'IA : shadow IA, etc.
• Anticiper le futur : le rôle des dirigeants face à la révolution de l’IA/IAG
• Les fondamentaux managériaux ressuscités