- Durée : 1 jour (7H)
- Cours d'étude : --
- Nombre d'étudiants : 1
- Certificat : Oui
Inter-entreprise :
Sessions micro-learning : Individuel
Tarif HT public : 665€/stagiaire
Intra-entreprise :
Sessions micro-learning : Individuel
Tarif HT public : 665€/stagiaire
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INTRODUCTION A L'IA (MOBILE LEARNING)
- Durée de la formation : 7 heures (1 jour)
- Public : Tout collaborateur / tout public.
- Validation : Attestation de formation
- Evaluation : Quiz
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle (IA) : Définir l’IA, ses différents types (faible, forte, superintelligence), et ses technologies clés (Machine Learning, Deep Learning, -Réseaux de neurones).
- Identifier les principales applications de l’IA : Explorer les applications concrètes de l’IA dans différents secteurs, notamment le commerce.
- Sensibiliser aux enjeux éthiques et réglementaires : Prendre conscience des biais algorithmiques, des risques liés à l’utilisation de l’IA, et comprendre les réglementations en vigueur (RGPD, AI Act).
- Acquérir des compétences pratiques : Utiliser des outils d’IA générative (ex. : ChatGPT, DALL-E) pour résoudre des problèmes concrets et appliquer les concepts de l’IA dans un contexte professionnel.
Programme / Modules
Objectifs :
-Acquérir une vision globale de l’IA et de son évolution historique.
-Découvrir les différents types d’IA et leurs applications concrètes.
Contenu :
-Définition de l’IA : Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
-Types d’IA : IA faible vs IA forte, IA symbolique vs IA connexionniste.
-Applications concrètes : Exemples d’utilisation de l’IA dans la vie quotidienne (assistants vocaux, recommandations de produits, etc.).
Méthodes pédagogiques :
-Vidéos interactives : Présentation des concepts de base avec des quiz intégrés.
-Quiz interactif : Évaluation des connaissances initiales sur les concepts de l’IA.
-Mini-exercice : Identifier des exemples d’IA dans le quotidien des participants.
Outils utilisés :
-Plateforme de mobile learning (Digiforma).
-Outil de quiz interactif (intégré à la plateforme).
Objectifs :
-Identifier les technologies clés de l’IA (Machine Learning, Deep Learning, Réseaux de neurones).
-Expérimenter l’utilisation d’un outil d’IA générative.
Contenu :
-Machine Learning : Principes de base et applications.
-Deep Learning : Fonctionnement des réseaux de neurones.
-Outils d’IA générative : Présentation de ChatGPT, DALL-E, et autres outils populaires.
-Démonstration en direct : Utilisation d’un outil d’IA générative pour résoudre un problème concret.
Méthodes pédagogiques :
-Vidéos tutoriels : Explication des technologies clés avec démonstrations.
-Exercices pratiques : Manipulation d’un outil d’IA générative avec feedback automatisé.
-Q&A : Réponses aux questions des participants via un forum de discussion.
Outils utilisés :
-Outil d’IA générative (ChatGPT, DALL-E).
-Plateforme de mobile learning avec intégration d’outils interactifs.
Objectifs :
-Découvrir les applications concrètes de l’IA dans différents secteurs, notamment le commerce.
-Analyser des études de cas pour comprendre l’impact de l’IA.
Contenu :
-Optimisation et personnalisation : Comment l’IA améliore les processus métiers.
-Analyse prédictive : Utilisation de l’IA pour anticiper les tendances.
-Études de cas : Exemples concrets dans les secteurs de la santé, de la finance et de l’industrie.
Méthodes pédagogiques :
Études de cas interactives : Analyse d’exemples concrets avec questions à choix multiples.
Forum de discussion : Partage des analyses et des expériences entre participants.
Feedback automatisé : Retour sur les réponses aux études de cas.
Outils utilisés :
Plateforme de mobile learning avec fonctionnalités de collaboration (Digiforma).
Objectifs :
Prendre conscience des enjeux éthiques et réglementaires liés à l’IA.
Débattre sur des scénarios éthiques pour développer une réflexion critique.
Contenu :
Biais algorithmiques : Comment les biais peuvent influencer les décisions de l’IA.
Protection des données : Enjeux de confidentialité et de transparence.
Réglementations en vigueur : RGPD, AI Act, et autres lois pertinentes.
Méthodes pédagogiques :
Vidéos interactives : Présentation des enjeux éthiques avec quiz intégrés.
Débats en ligne : Discussion sur des scénarios éthiques via un forum de discussion.
Jeu de simulation : Prendre une décision éthique en utilisant un outil d’IA dans un contexte professionnel.
Outils utilisés :
Plateforme de mobile learning avec intégration d’outils interactifs (Digiforma).
Objectifs :
Mesurer les connaissances acquises par les participants.
Recueillir les impressions et les retours d’expérience.
Contenu :
Quiz final : Évaluation des connaissances acquises tout au long de la formation.
Retour d’expérience : Partage des impressions des participants via un tour de table virtuel.
Remise des attestations : Délivrance des attestations de formation.
Méthodes pédagogiques :
Quiz interactif : Évaluation des connaissances via la plateforme de mobile learning.
Tour de table virtuel : Recueil des impressions des participants.
Feedback du formateur : Retour sur les points clés de la formation.
Outils utilisés :
Outil de quiz interactif (intégré à Digiforma).
Plateforme de mobile learning.
Prérequis
Capacité à utiliser un ordinateur de manière autonome.
Session
—
Satisfaction / Suivi :
I. En amont de la formation :
- Diagnostic initial des besoins :
– Questionnaire en ligne pour identifier les attentes et les prérequis des stagiaires.
– Outil : DIGIFORMA.
II. Pendant la formation :
- Évaluations formatives :
– Quiz interactifs après chaque module pour vérifier la compréhension des concepts.
– Outil : DIGIFORMA. - Travaux pratiques :
– Excercies de restitution et feedback en direct.
– Outil : DIGIFORMA.
III. En aval de la formation :
- Évaluation à chaud :
– Questionnaire de satisfaction en ligne pour évaluer la qualité de la formation.
– Outil : DIGIFORMA et SurveyMonkey. - Évaluation à froid :
– Suivi à 3 mois pour mesurer l’impact des acquis sur les pratiques professionnelles.
– Outil : Enquête en ligne ou entretien téléphonique.
Méthodes
1.Pédagogie active et interactive :
- Micro-learning interactif : La formation est découpée en modules courts, permettant aux apprenants de progresser à leur rythme, en fonction de leurs disponibilités. Chaque module est conçu pour être interactif, avec des quiz, des exercices pratiques et des mises en situation directement liées au secteur du commerce.
- Gamification : Pour renforcer l’engagement, nous intégrons des éléments de gamification tels que des badges, des niveaux à débloquer et des classements. Par exemple, les apprenants peuvent gagner des points en répondant correctement aux quiz ou en complétant des défis pratiques, comme l’utilisation d’un outil d’IA pour analyser des données de vente.
- Apprentissage par la pratique :
Chaque module inclut des cas concrets et des exercices pratiques pour permettre aux apprenants d’appliquer immédiatement les concepts appris. Par exemple, les participants pourront utiliser un outil d’IA générative (comme GPT-4) pour rédiger des descriptions de produits ou analyser des tendances de marché.
- Feedback immédiat :
Les quiz et exercices sont accompagnés d’un feedback instantané, permettant aux apprenants de comprendre leurs erreurs et de progresser rapidement. Cela renforce l’apprentissage et maintient un haut niveau de motivation.
2. Dimension innovante :
- Réalité augmentée (RA) :
Pour rendre la formation encore plus immersive, nous proposons des modules en réalité augmentée. Par exemple, les apprenants pourront visualiser en RA comment l’IA peut optimiser la disposition des produits dans un magasin ou améliorer l’expérience client en ligne.
- Chatbot intelligent :
Un chatbot IA est intégré à la plateforme pour accompagner les apprenants tout au long de leur parcours. Ce chatbot répond aux questions en temps réel, propose des ressources supplémentaires et guide les apprenants dans la résolution des exercices pratiques.
- Communauté d’apprentissage :
Nous créons une communauté en ligne où les apprenants peuvent échanger entre eux, partager leurs expériences et poser des questions. Cette dimension collaborative favorise l’apprentissage par les pairs et renforce l’engagement.
- Adaptative learning :
La plateforme utilise des algorithmes d’IA pour adapter le contenu en fonction du niveau et des besoins de chaque apprenant. Par exemple, si un participant rencontre des difficultés sur un concept spécifique, la plateforme lui propose des modules de renforcement ou des ressources supplémentaires.
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Accessibilité
Nos locaux ne sont pas encore accessibles aux personnes à mobilité réduite (PMR), mais la formation peut être dispensée en distanciel. Nos supports numériques sont au format PDF et les cours peuvent être dispensés via Zoom
Moyens
Possibilité de mise à disposition d’un PC durant la formation. Utilisation d’équipements performants : Ecran interactif, ressources en réseau.
Tarif et financement
✓ Nous pouvons vérifier ensemble si vous êtes
éligible à des financements via des dispositifs existants.
✓ Financement individuel.
Contact et inscription
Nos sessions sont garanties dès 5 inscrits. Ne tardez pas à réserver votre place !
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