Introduction à l’IA générative (Concepts de base, historique, applications en entreprise)
Découvrez les bases de l’IA générative, son évolution et ses usages en entreprise pour innover et optimiser vos processus professionnels.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de ce module, les participants pourront : - Comprendre la définition de l’IA générative et distinguer ce type d’IA des autres formes d’IA. Par exemple, savoir qu’une IA générative est un système capable de créer du texte, des images, des vidéos ou d’autres médias en réponse à des requêtes appelées prompts. - Retracer les grandes étapes de l’historique de l’IA générative (des premiers chatbots aux réseaux antagonistes génératifs, jusqu’aux modèles récents comme GPT). - Identifier des applications en entreprise de l’IA générative dans divers secteurs (marketing, service client, développement produit, etc.), soulignant qu’elle a désormais des usages dans un très grand nombre de domaines professionnels. Par exemple, comprendre comment des secteurs variés l’utilisent pour automatiser certaines tâches, améliorer la créativité ou produire du contenu à grande échelle.
Prérequis
Aucun prérequis technique particulier. Une culture numérique de base et des notions générales sur l’IA ou la data sont un plus, mais le module est accessible aux débutants complets.
Format & méthodes pédagogiques
Présentation interactive en visioconférence (ou en présentiel). Le formateur introduit les concepts clés à l’aide de supports visuels. Des exemples concrets d’IA générative en milieu professionnel sont présentés (vidéos démonstratives, anecdotes d’entreprise). Le formateur encourage les questions-réponses pour vérifier la compréhension et suscite un bref débat sur les opportunités et risques perçus par les participants.
Modalités d'évaluation
Quiz rapide de fin de module (QCM ou questionnaire Kahoot) visant à vérifier l’assimilation des notions de base (définitions, exemples d’applications). Une question ouverte peut également inviter chaque participant à citer un cas d’usage potentiel de l’IA générative dans son propre métier, pour s’assurer de la bonne appropriation des concepts.