1. PRÉSENTATION DE LA FORMATION

La formation Intelligence Artificielle Appliquée et Python initie les apprenants au développement pratique de solutions d’IA avec Python. Le parcours va des bases de la programmation et de l’usage responsable de l’IA à la création d’un chatbot, d’une FAQ intelligente, d’une automatisation ou d’un autre prototype utile à un client réel.

2. INFOS PRATIQUES

3. OBJECTIF

À la fin de la formation, l’apprenant doit être capable d’écrire des programmes Python simples, manipuler des données de base, interagir avec des services ou modèles d’IA à travers du code guidé, construire un petit prototype d’IA appliquée et vérifier ses résultats en matière d’exactitude, d’utilité et de confidentialité.

4. COURS PRATIQUE 1 – BASES DE PYTHON & FONDAMENTAUX DE L’IA

• Configurer l’environnement de travail Python
• Utiliser variables, types de données, conditions, boucles et fonctions
• Lire et écrire des fichiers ou données simples
• Comprendre ce que l’IA générative peut et ne peut pas faire
• Rédiger des instructions/prompts efficaces et vérifier les résultats
• Appliquer les règles de base de confidentialité et d’usage responsable

TP : Créer les premiers composants Python nécessaires au cas d’usage du client.

5. COURS PRATIQUE 2 – DONNÉES, INTERACTION AVEC L’IA & AUTOMATISATION

• Structurer des données simples pour un cas d’usage d’IA
• Utiliser des bibliothèques Python et fonctions réutilisables
• Connecter du code guidé à un service ou modèle d’IA lorsque cela est approprié
• Envoyer des instructions et traiter les résultats retournés
• Créer un flux simple de questions-réponses, classification ou automatisation
• Gérer les erreurs et valider les résultats

TP : Construire la première version fonctionnelle du flux d’IA du client.

6. COURS PRATIQUE 3 – PROTOTYPE CHATBOT/FAQ & TESTS

• Définir le besoin utilisateur et le parcours de conversation
• Créer un chatbot, une FAQ intelligente ou un assistant métier simple
• Préparer les informations ou connaissances utilisées par le prototype
• Tester des questions courantes et difficiles
• Ajouter des garde-fous, réponses de repli et points de validation humaine
• Documenter l’installation, l’utilisation et les limites

TP : Tester le prototype client et préparer la liste des corrections avant présentation.

7. IMMERSION PROFESSIONNELLE

Travailler avec un développeur, professionnel du numérique ou une organisation sur un besoin réel d’automatisation, traitement de données ou flux assisté par IA, sous supervision.

8. PROJET PROFESSIONNEL & PRÉSENTATION CLIENT

Finaliser le prototype d’IA appliquée, le démontrer au client ou à l’encadreur, recueillir le feedback, améliorer sa fiabilité et préparer une documentation utilisateur simple.

9. ÉVALUATION & VALIDATION

Passer une évaluation pratique Python/IA, soumettre le code final et le prototype fonctionnel, puis recevoir l’attestation après validation des compétences.

10. TP ENTRE LES COURS

Les TP sont directement liés au projet réel destiné au client. Pendant la semaine, l’apprenant avance sur le travail, le soumet en ligne, reçoit le feedback de l’enseignant et effectue les corrections avant le samedi suivant.

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