[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-les-fondamentaux-de-l-intelligence-artificielle":3,"highlight-mermaid-graph TD\n    A[Besoi":44},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/bc8a944b-b343-11f1-a993-d8ca06000363","Les fondamentaux de l'intelligence artificielle","les-fondamentaux-de-l-intelligence-artificielle",null,"Tout collaborateur souhaitant comprendre l'IA de façon structurée : métiers, encadrement, fonctions support, informaticiens non spécialistes.","-   Aucun prérequis technique.","-   distinguer apprentissage automatique, apprentissage profond, IA générative et IA agentique\n-   expliquer en termes simples le fonctionnement et les limites d'un modèle\n-   identifier les cas d'usage pertinents de l'IA dans son domaine d'activité\n-   évaluer les risques juridiques, éthiques et environnementaux d'un usage envisagé\n-   formuler une position argumentée sur l'opportunité d'un projet d'IA","--day1--\n\n## Histoire et grandes familles\n\n-   Des systèmes experts à l'apprentissage automatique : ce qui a changé et pourquoi\n-   Apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement : principes et exemples\n-   Apprentissage profond : intuition du fonctionnement des réseaux de neurones\n-   IA générative : ce qui la distingue des approches antérieures\n-   Vocabulaire à connaître : modèle, entraînement, inférence, paramètre, jeton\n-   Travaux pratiques : classification d'une série de cas d'usage réels par famille d'IA\n\n--break--\n\n## Comment fonctionne un modèle\n\n-   Données d'entraînement : origine, volume, qualité, biais hérités\n-   Entraînement et inférence : coûts respectifs et conséquences pratiques\n-   Pourquoi un modèle génératif produit du plausible et non du vrai\n-   Fenêtre de contexte, mémoire et limites d'une conversation\n-   Notion de température, de variabilité et de reproductibilité des réponses\n-   Travaux pratiques : expérimentation des limites d'un modèle sur des questions factuelles vérifiables\n\n--day2--\n\n## Usages en entreprise\n\n-   Cas d'usage matures : rédaction, synthèse, traduction, recherche documentaire, assistance au code\n-   Cas d'usage émergents : agents, automatisation de processus, analyse de données\n-   Cas d'usage surévalués et échecs documentés\n-   Critères d'évaluation d'un cas d'usage : valeur, risque, faisabilité, coût\n-   Effets sur les métiers : tâches transformées, compétences à développer\n-   Travaux pratiques : évaluation de trois cas d'usage proposés par les participants sur leur propre périmètre\n\n--break--\n\n## Risques, cadre et bonnes pratiques\n\n-   Erreurs factuelles, biais, contenus inappropriés : nature et traitement\n-   Confidentialité et protection des données de l'organisation\n-   Propriété intellectuelle des contenus produits et des données d'entraînement\n-   Cadre réglementaire : RGPD et règlement européen sur l'IA, en quelques repères\n-   Impact environnemental de l'IA et sobriété des usages\n-   Construction d'une pratique personnelle raisonnée\n-   Travaux pratiques : rédaction collective d'une charte d'usage de l'IA pour une équipe","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","14.00","L2-TOU-02","2026-09-18T11:42:27+00:00","2026-09-18T11:31:33+00:00","1570.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0","Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"Deux jours pour maîtriser les repères fondamentaux : différencier apprentissage automatique, apprentissage profond, IA générative et IA agentique, comprendre le fonctionnement réel d'un modèle et évaluer les risques juridiques, éthiques et environnementaux d'un usage envisagé.","Cette formation de deux jours construit une culture IA rigoureuse, loin des raccourcis médiatiques. Les participants apprennent à distinguer apprentissage automatique, apprentissage profond, IA générative et IA agentique, à comprendre en termes simples le fonctionnement et les limites d'un modèle, et à repérer les cas d'usage réellement pertinents dans leur domaine d'activité. Une large place est consacrée à l'évaluation critique : risques juridiques liés au règlement européen sur l'IA et au RGPD, questions éthiques, coût environnemental des modèles, afin de formuler une position argumentée face à un projet d'IA plutôt qu'une adhésion ou un rejet de principe. Elle s'adresse à tout collaborateur souhaitant comprendre l'IA de façon structurée : métiers, encadrement, fonctions support et informaticiens non spécialistes.","#7C3AED","mdi:brain","mermaid","graph TD\n    A[Besoin identifie] --> B{Donnees etiquetees ?}\n    B -->|Oui| C[Machine Learning]\n    B -->|Non, motifs complexes| D[Deep Learning]\n    A --> E{Generation de contenu ?}\n    E -->|Oui| F[IA generative]\n    F --> G{Actions autonomes ?}\n    G -->|Oui| H[IA agentique]","Formation de deux jours pour acquérir une culture IA structurée : familles de technologies, cas d'usage pertinents, limites des modèles et risques associés à un projet.","Construisez une culture IA solide pour distinguer apprentissage automatique, IA générative et IA agentique, et juger sereinement l'opportunité d'un projet.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-mermaid\">graph TD\n    A[Besoin exprime] --> B{Principe ANR applicable ?}\n    B -- Oui --> C[Choix frugal documente]\n    B -- Non --> D[Justification ecrite requise]\n    C --> E[Revue architecture]\n    D --> E\u003C/code>\u003C/pre>",1789740847776]