DEMOS : formation IA générative à Puteaux

L'intelligence artificielle, c'est quoi exactement ?
Domaine et champs d'application de l'IA en entreprise
Les différents niveaux d'IA : faible, forte et générale
Les trois modèle d'IA : prédictives, discriminantes et génératives
Le Machine Learning en entreprise : adoption et atouts
Le Deep Learning en entreprise : présentation des principaux modèles de réseaux de neurones et de leurs domaines d'application
Comprendre les grands modèles de langages - LLM (large language models)
Architecture et fonctionnement
Les encoders
L'attention
Représentation du vocabulaire
Possibilités et limites des LLMs
Sélectionner les outils d'IA générative adaptés à vos projets
Les principaux critères de choix : type de contenu, personnalisation, coût...
Génération de texte (ex : ChatGPT)
Génération d'image (ex : Midjourney, DALL-E)
Génération de vidéos et sons
Connaître les risques de l'IA générative
Manque de transparence du fonctionnement de l'IA
Utilisation de donnés biaisées, production de fausses informations
Non-respect de la confidentialité
Utilisation non conforme à l'éthique ou aux réglementations
Analyser les risques et veiller à un usage responsable de l'IA
Cas pratiques : utiliser ChatGPT
Rédiger des prompt adaptés à vos objectifs : méthodologie
Dialoguer avec ChatGPT en intégrant des données
Evaluer la qualité du contenu produit
Produire des variantes de contenu et de style en modifiant la requête initiale
Utiliser des plugins pour améliorer la productivité au quotidien
Utiliser le APIs pour créer des applications complètes ou ajouter des fonctionnalités à une application
Application au marketing, e-commerce, analyse de données, .
Travail personnel asynchrone: conception et réalisation de contenus avec un outil d'IAG choisi, rédaction d'un mini-dossier

L'intelligence artificielle, c'est quoi exactement ?
Domaines et champs d'applications de l'IA en entreprise
Les différents niveaux d'IA : faible, forte et générale
Atouts et danger de l'IA
Connaitre GPTGuard pour la confidentialité des données
Les trois modèles d'IA : prédictives, discriminantes,
et génératives
Comprendre les grands modèles de langages - LLM (large
language models)
Architecture et fonctionnement
Représentation du vocabulaire
Possibilité et limite des LLMs
Sélectionner les outils d'IA adaptés à vos projets marketing
Utiliser l'IA de manière intelligente (ChatGPT, Gemini, Mistral, Chatsonic, Rytr) pour générer des contenus et story-board sur les réseaux sociaux et sur les autres supports de communication de l'entreprise
Tirer parti de l'IA pour un SEO performant : SEMrush, RangIQ, SEO Surfeur, DiB, Perplexity
Créer des image marketing convaincantes avec les IA : Midjourney, DALL-E
Utiliser la puissance de l'IA dans ses présentations : Gamma, Canva, Slide IA, Tome IA
Créer une expérience personnalisée avec l'IA à travers des contenus vidéos et audios ciblés (Sora)
L'éthique dans le contexte de
l'IA appliquée au domaine du marketing et de la vente
Examiner les principales limites des systèmes d'IA générative
Prioriser la transparence et l'explicabilité de l'IA (interprétabilité de l'IA) pour justifier ou expliquer les décisions prises par ces systèmes
Considérer l'IA comme un outil destiné à aider dans l'évaluation et la prise de décision, sans pour autant décharger de leurs responsabilités les acteurs humains impliqués
Evaluer les résultat obtenu en prenant compte les risques de biais
Cas pratiques : dialoguer avec une Intelligence artificielle générative en réalisant des requêtes efficaces
Atelier 1: rédiger des différents textes et les comparer entre eux (article, newsletter, brochure.)
Atelier 2: créer des images pertinentes à partir de prompts
Atelier 3: créer des supports de présentation en prenant en compte les aspects éthiques de l'IA
Atelier 4: réussir à faire de la gestion de contenu
Atelier 5: produire des variantes de contenu en modifiant la requête initiale
Travail personnel asynchrone: conception et réalisation de contenus avec un outil d'IAG choisi, rédaction d'un mini-dossier

L'intelligence artificielle, c'est quoi exactement pour
un.e assistant.e ?
Domaines et champs d'applications de l'IA en entreprise
Les différents niveaux d'IA : faible, forte et générale
Atouts et dangers de l'IA
Connaitre GPTGuard pour la confidentialité des données
Les trois modèles d'IA : prédictives, discriminantes
et génératives
Comprendre les grands modèles de langages - LLM (large
language models)
Architecture et fonctionnement
Représentation du vocabulaire
Possibilités et limites des LLMs
Choisir les outils de l'IA adaptés à l'assistanat
Générer et gérer des e-mailing adaptés au destinataire (ex : ChatGPT, Gemini, Mistral, Rytr, Brevo, Hubspot)
Générer des transcriptions, des synthèses, des reformulations correctes, compréhensibles et adaptées au destinataire (ex : Voice Notebook, Word, SummarizeThis, Paraphraser, Chatsonic.)
Générer des images cohérentes avec le texte (ex : Midjourney, DALL-E)
Générer des présentations qui valoriseront vos arguments (ex : Gamma, Canva, Slide IA, Tome IA, Perplexity, Sora)
Générer et évaluer des organisateurs de tâche adaptés à votre activité d'assistant.e (ex : Jira Software, Asana,Monday.com)
Cas pratique : utiliser ChatGPT en tant qu'assistant.e
Atelier 1 : rédiger des textes (article, email, synthèse, reformulation.)
Atelier 2 : réviser et améliorer le contenu en modifiant la requête initiale
Atelier 3 : faire des transcriptions de réunion
Atelier 4 : créer des images pertinentes à partir de prompts
Atelier 5 : créer des supports de présentation
Atelier 6 : créer sa nouvelle organisation professionnelle
Travail personnel asynchrone: conception et réalisation de contenus avec un outil d'IAG choisi, rédaction d'un mini-dossier