Comprendre l’intelligence artificielle

Comprendre ce qu'est réellement l'IA : historique rapide, définitions simples et fonctionnement général. Différence entre IA classique, Machine Learning et Deep Learning. Cas pratiques d'outils du quotidien.

Focus sur les modèles de langage (LLM) comme ChatGPT. Comment ils sont entraînés, comment ils prédisent les mots et pourquoi ils font parfois des erreurs (hallucinations). Les enjeux de la confidentialité des données.

Méthode pour repérer les tâches chronophages à forte valeur d'automatisation ou d'assistance. Exemples concrets par direction : RH, commercial, marketing, finance, service client.

Les limites techniques (biais, fraîcheur des données), les enjeux juridiques (RGPD, droit d'auteur) et les règles indispensables à respecter en entreprise.