Vous avez déjà un compte client ORSYS
Se connecter
Vous êtes nouveau chez ORSYS
Créer un compte
Vous ne souhaitez pas créer de compte
Poursuivre sans me connecter

Formation : EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation, certification EXIN

EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation, certification EXIN



Nouvelle formation

L’intelligence artificielle (IA) s’impose progressivement dans l’ensemble des domaines liés aux technologies de l’information et tend à devenir un moteur majeur de création de valeur. Cette formation présente les notions essentielles et les principes de l’IA, tout en sensibilisant aux bénéfices, aux limites et aux risques associés.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. AIE
  2j - 14h00
Prix : Nous contacter
Pauses-café et
déjeuners offerts

Télécharger le programme

Partager cette formation




L’intelligence artificielle (IA) s’impose progressivement dans l’ensemble des domaines liés aux technologies de l’information et tend à devenir un moteur majeur de création de valeur. Cette formation présente les notions essentielles et les principes de l’IA, tout en sensibilisant aux bénéfices, aux limites et aux risques associés.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Situer le rôle et la place de l’IA dans les organisations
Identifier et décrire les caractéristiques d’un agent intelligent
Présenter les principaux apports et bénéfices de l’IA selon différents contextes d’usage
Expliquer le processus d’apprentissage à partir des données et ses dimensions fonctionnelles, logicielles et matérielles
Illustrer la collaboration homme-machine rendue possible par l’IA, en particulier via l’apprentissage automatique

Public concerné
Toute personne souhaitant comprendre les principes et usages de l’intelligence artificielle dans une organisation : développeurs, chefs de projet, responsables produit, data, ou sécurité.

Prérequis
Aucun.

Certification
L’examen consiste en un QCM de 1 heure comprenant 40 questions. Un score minimum de 65 % est requis pour réussir l’examen. Le passage de l’examen a lieu en ligne et en anglais sur le site EXIN.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
Introduction à l’intelligence artificielle

  • Définitions : IA, apprentissage automatique, IA générative, robotique.
  • Grandes approches de l’IA : symbolique, statistique, connexionniste.
  • Concepts essentiels : algorithme, modèle, entraînement, inférence.
  • Les types d’IA : faible (narrow) et générale (AGI).
  • Évolution historique et perspectives.

2
Impacts sociétaux, environnementaux et éthiques

  • Effets de l’IA sur l’emploi, les compétences et l’organisation du travail.
  • Empreinte carbone de l’IA et leviers de réduction : écoconception, sobriété numérique.
  • Principes éthiques : équité, explicabilité, transparence, respect de la vie privée.
  • Gouvernance et conformité réglementaire (RGPD, AI Act).

3
Technologies et apprentissage automatique

  • Panorama des technologies associées : cloud, IoT, robotique.
  • Chaîne de valeur de l’IA : collecte, préparation, entraînement, déploiement, supervision.
  • Fondamentaux du machine learning : apprentissage supervisé et non supervisé.
  • Gestion des modèles : surapprentissage, validation, métriques de performance.
  • Introduction à l’IA générative et aux modèles de langage (LLM).

4
Données, qualité et gouvernance

  • Rôle central des données dans les systèmes d’IA.
  • Critères de qualité : exactitude, complétude, fraîcheur, traçabilité.
  • Gouvernance : rôles clés (data owner, data steward) et responsabilités.
  • Risques liés aux données et mesures de mitigation.
  • Bonnes pratiques de visualisation et d’interprétation.

5
Cadrage et opportunités de l’IA

  • Identifier les cas d’usage pertinents selon la stratégie de l’entreprise.
  • Analyser la valeur, la faisabilité et les risques d’un projet IA.
  • Élaborer un dossier de justification et un business case IA.
  • Estimer coûts, bénéfices et retour sur investissement.
  • Construire un plan pilote ou un MVP (proof of concept).

6
Conduite de projet et gouvernance de l’IA

  • Rôles et parties prenantes : sponsor, métier, data scientist, MLOps, juridique, DPO.
  • Choisir la bonne approche de gestion (agile, itérative, expérimentale).
  • Gouvernance : politiques d’usage, comité IA, supervision et suivi des modèles.
  • Surveillance post-déploiement : dérive, qualité de service, équité.

7
Évolution des métiers et montée en compétences

  • Nouveaux rôles : AI product manager, ML engineer, ethics officer, data steward.
  • Impacts sur les métiers et les organisations.
  • Stratégies de montée en compétences et de reskilling/upskilling.
  • L’humain augmenté : collaboration entre IA et expertise humaine.

8
Études de cas et retours d’expérience

  • Analyse de cas réels issus de différents secteurs d’activité.
  • Facteurs clés de succès : données de qualité, sponsor fort, adoption métier.
  • Causes d’échec fréquentes : cadrage flou, dette data, manque d’appropriation.
  • Enseignements transférables aux projets IA des participants.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Horaires
Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les formations de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.
PARTICIPANTS
Futurs managers et responsables d’équipe souhaitant structurer leur pratique managériale

PRÉREQUIS
Aucun

COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.

MODALITÉS D’ÉVALUATION
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques… Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les stages pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation. • À l’issue de chaque stage ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. • Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le stagiaire a bien assisté à la totalité de la session.

MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.

ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l'adresse psh-accueil@orsys.fr.