Ce qu'il faut savoir de l'Intelligence Artificielle Session du 26 au 28 Mai 2026

La première journée est construite autour des fondamentaux qu'il est nécessaire de dominer. Nous revenons sur la manière dont l'IA est implantée et ce que sont ses références, humaines entre autres. Nous insistons particulièrement sur les données dont le rôle est central pour l'éducation des algorithmes, l'apprentissage, en termes de qualité et de fiabilité. Mais aussi sur ce qu'il faut savoir des mathématiques, sans lesquelles il n'est pas possible de comprendre et d'approfondir les algorithmes de base. Sans pour autant être un virtose du domaine. Les réseaux neuronaux sont largement exploités dans ce contexte. C'est un axe fort de cette première journée. Nous en présentons les caractéristiques, les poids, les fonctions de transfert, etc, la manière de les exploiter et leurs différentes mécaniques de fonctionnement. Des exememples concrets sont proposés.

Focus sur l'apprentissage automatique et sur ses différents modes de fonctionnement, d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Les principaux algorithmes en usage sont présentés dans les domaines des classifications, régressions, etc. Zoom sur la réduction dimensionnelle. Présentation détaillée du "Deep Learning", l'apprentissage profond fondé sur des réseaux neuronaux dotés d'un grand nombre de couches cachées. Les principales applications.

La troisième journée est consacrée à la grande mutation que vit l'IA, l' "IA generative" qui vient se substituer à de nombreuses tâches humaines. Les LLM, les modèles de fondation et les transformers sont expliqués dans le détail, car c'est là que se jouent les grandes mutations du moment. Un large chapitre est consacré au développement et à la mise en oeuvre des algorithmes, avec un détour par les bases de données dédiées, vectorielles essentiellement, avec les techniques associées de vectorisation. Nous insistons sur les principales API exploitables et sur la manière de les mettre en oeuvre. Nous concluons ce séminaire par une suggestion de ce que pourrait être l'IA demain et surtout sur ce qu'elle impliquera dans notre vie professionnelle et personnelle.