État de l'art sur l'Intelligence Artificielle (IA) : concepts, enjeux, technologies et stratégies pour les entreprises
Construisez une lecture stratégique de l’IA pour votre organisation. Comparez capacités, données, risques et options d’intégration avant de prioriser un portefeuille de cas d’usage et de préparer un pilote.
Élaborer une première stratégie IA pour une organisation en comparant usages, données, technologies et conditions d'adoption.
Préparer votre formation et découvrir la méthode
Préparer la formation
Culture générale du numérique ; dossiers de cas fictifs et démonstrations accessibles sans programmation.
Apports illustrés, exercices progressifs, ateliers sur un cas fil rouge et retour argumenté sur les productions. Les ateliers et l'évaluation font partie des heures indiquées.
Jour 01Comprendre les familles d'IA7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 1 · 3 h 30
Comprendre les familles d'IA
Distinguer règles, apprentissage statistique et modèles génératifs.
Situer langage, image, recommandation et prévision.
Expliquer entraînement, inférence et limites de généralisation.
Comparer règles, apprentissage statistique, réseaux profonds et génération selon leurs contraintes.
Notions et méthodes en détail
Distinguer règles, prédiction, génération et recherche documentaire à partir d’exemples métier.
Relier modèle, données d’entraînement et application sans assimiler démonstration et produit fini.
Identifier les situations où une solution sans IA répond déjà au besoin.
Atelier prévuClasser dix exemples d'applications et identifier les cas qui relèvent d'une simple automatisation.
Livrable attenduPanorama argumenté des familles d’IA.
Vérification en atelierL’explication associe chaque famille à une capacité et à une limite concrètes.
Pour aller plus loin
Expliquer les limites d’un modèle génératif pour une tâche prédictive.
Séquence 2 · 3 h 30
Relier capacités et besoins métier
Décrire problème, utilisateur, décision et résultat attendu.
Identifier données disponibles et coût d'une erreur.
Comparer assistance, automatisation partielle et décision humaine.
Traduire un besoin en tâche, données, résultat mesurable et coût d’erreur.
Notions et méthodes en détail
Définir utilisateur, décision, fréquence et coût actuel d’une tâche candidate.
Évaluer disponibilité des données et vérifiabilité de la sortie avant d’estimer la valeur.
Comparer assistance, automatisation partielle et décision autonome selon les conséquences d’erreur.
Atelier prévuFormuler trois cas d'usage pour une organisation fictive et les comparer à une solution sans IA.
Livrable attenduFiche d’opportunité et critères de succès.
Vérification en atelierLa sélection privilégie un usage dont le résultat peut être contrôlé.
Pour aller plus loin
Reformuler une ambition vague en expérimentation avec baseline.
Jour 02Identifier les briques techniques7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 3 · 3 h 30
Identifier les briques techniques
Situer collecte, stockage, modèles, interfaces et supervision.
Comparer achat de service, intégration et développement spécialisé.
Examiner contraintes d'hébergement, connectivité et ressources.
Distinguer entraînement, inférence, recherche documentaire et orchestration des outils.
Notions et méthodes en détail
Décomposer une application en modèle, orchestration, données, interface et supervision.
Comparer service externe, modèle local, RAG et adaptation selon les contraintes du cas.
Identifier intégration, exploitation et contrôle humain dans le coût total.
Atelier prévuDessiner deux architectures possibles pour un assistant documentaire et lister leurs dépendances.
Livrable attenduArchitecture fonctionnelle et dépendances.
Vérification en atelierLe schéma d’architecture ne réduit pas le projet au seul achat d’un modèle.
Pour aller plus loin
Identifier les dépendances et points de défaillance d’une chaîne IA.
Séquence 4 · 3 h 30
Évaluer risques et impacts
Examiner qualité, biais, confidentialité et sécurité.
Identifier changements de tâches et besoins de formation.
Situer les cadres réglementaires sans conclure à une conformité automatique.
Analyser erreurs, biais, confidentialité, sécurité et conséquences organisationnelles.
Notions et méthodes en détail
Examiner confidentialité, fiabilité, biais, dépendance fournisseur et sécurité des outils.
Qualifier les personnes affectées et les usages réglementés avant de concevoir un contrôle.
Distinguer risque identifié, mesure proposée et preuve d’efficacité de cette mesure.
Atelier prévuConstruire un registre de risques du cas assistant avec mesure préventive, contrôle et responsable.
Livrable attenduRegistre des risques et mesures de maîtrise.
Vérification en atelierLa matrice associe chaque risque à un responsable et à un test de contrôle.
Pour aller plus loin
Arbitrer un usage utile mais exposé à des erreurs coûteuses.
Jour 03Organiser un projet IA7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 5 · 3 h 30
Organiser un projet IA
Répartir rôles métier, data, IT, sécurité et juridique.
Prévoir expérimentation, mesure, validation et exploitation.
Définir un pilote et des critères de poursuite ou d'arrêt.
Définir les preuves attendues à chaque jalon, la représentativité du pilote et les critères permettant de transférer la responsabilité à l’exploitation.
Notions et méthodes en détail
Définir équipe métier, technique et juridique, jalons et critères d’arrêt du pilote.
Préparer jeu d’évaluation représentatif et méthode de comparaison avec la pratique actuelle.
Mesurer qualité, coût, délai et charge de supervision ensemble.
Atelier prévuPréparer un plan de pilote avec données, équipe, étapes, budget estimatif et résultats mesurables.
Livrable attenduPlan de projet avec jalons de décision.
Vérification en atelierUn gain de vitesse n’est pas retenu si la qualité ou la supervision se dégradent excessivement.
Pour aller plus loin
Décider d’un arrêt lorsque la preuve de robustesse reste insuffisante.
Séquence 6 · 3 h 30
Construire une trajectoire d'entreprise
Prioriser valeur, faisabilité et risques des cas d'usage.
Planifier socle de données, compétences et gouvernance.
Communiquer hypothèses, limites et décisions attendues.
Prioriser les initiatives selon valeur, faisabilité, maturité des données et changement.
Notions et méthodes en détail
Prioriser le portefeuille selon valeur, faisabilité, risque et dépendances communes.
Construire trajectoire de compétences, données et gouvernance avant généralisation.
Prévoir revue périodique des résultats et réallocation des moyens.
Atelier prévuPrésenter une feuille de route IA à six mois avec deux pilotes, les prérequis communs et une revue de décision.
Livrable attenduTrajectoire IA et note de priorisation.
Vérification en atelierLa feuille de route distingue expérimentation, validation et déploiement conditionnel.
Pour aller plus loin
Répartir un budget entre fondations, pilotes et généralisation.
Mettre vos acquis à l’épreuve
Évaluation finale prévue
Mise en situation individuelle et restitution commentée, incluses dans la dernière séquence. Durée indicative : 60 minutes.
Critères de réussite
Les cas d'usage sont reliés à des problèmes identifiables.
Les options techniques sont comparées à contraintes constantes.
La trajectoire explicite les conditions de réussite et d'arrêt.
Adaptation et validation pédagogique. Version enrichie proposée, à valider par le formateur. Répartition pédagogique proposée sur une base de 7 heures par jour, pauses exclues. À ajuster avec le formateur au positionnement initial. Les approfondissements « Pour aller plus loin » sont sélectionnés par le formateur selon le positionnement et le temps disponible ; ils ne constituent pas des heures supplémentaires garanties.
Les ateliers décrivent les travaux prévus. Leurs fichiers, corrigés et évaluations en ligne sont à préparer, sauf ressources explicitement disponibles dans le module pilote.
Références pour approfondir
Documentation des organismes et éditeurs. La progression et les ateliers sont une rédaction originale pour Beyond Expertise.
Le centre doit confirmer les prérequis, le programme final, les dates, les horaires et le tarif avant inscription. Le délai d’accès dépend des disponibilités et du besoin. L’ouverture d’une session et la disponibilité d’un cours e-learning sont confirmées avant inscription.
Les ateliers, méthodes et évaluations du programme sont proposés pour validation pédagogique. Les supports effectivement disponibles sont indiqués dans la section « Contenu e-learning ».
Le parcours ne délivre pas de diplôme ni de certification professionnelle. Aucune éligibilité CPF ou prise en charge n’est garantie. Toute préparation à un examen externe devra faire l’objet d’informations et d’habilitations vérifiées.
État de l'art sur l'Intelligence Artificielle (IA) : concepts, enjeux, technologies et stratégies pour les entreprises — parcours interactif
Durée indicative : 737 minutes. Ce module couvre une partie du parcours 3 jours présenté sur le site officiel.
Votre parcours et votre projet10 min
Comprendre ce que produit une IA20 min
Pratiquer — Comprendre ce que produit une IA5 min
Cadrer un projet de Machine Learning20 min
Pratiquer — Cadrer un projet de Machine Learning5 min
Choisir une architecture de Deep Learning20 min
Pratiquer — Choisir une architecture de Deep Learning5 min
Construire un prompt et un contrat de sortie20 min
Pratiquer — Construire un prompt et un contrat de sortie5 min
Construire une recherche documentaire augmentée20 min
Pratiquer — Construire une recherche documentaire augmentée5 min
Organiser la gouvernance IA20 min
Pratiquer — Organiser la gouvernance IA5 min
Construire une feuille de route IA20 min
Pratiquer — Construire une feuille de route IA5 min
Présenter trois options IA à un comité de direction15 min
Ressources et notebooks du parcours5 min
Exemples exécutables, atelier guidé, jeu de données synthétique, TP avec remise au formateur et quiz de dix questions. Le corrigé du TP devient accessible après le retour du formateur.
Durée, niveau, modalités, objectifs et tarif relevés sur le site officiel le 11 septembre 2026. Le déroulé détaillé a été enrichi par Beyond Expertise. Validation pédagogique du formateur à réaliser avant animation.
