Cette formation donne une base commune pour comprendre ce que recouvrent aujourd’hui machine learning, deep learning, IA générative, LLM et agents — sans noyer les participants dans le jargon.
1. Situer l’IA générative dans l’ensemble de l’IA
Les supports de Mohamed Youssfi présentent l’IA comme un ensemble allant de l’apprentissage supervisé ou non supervisé au deep learning, puis à l’IA générative et aux agents. Cette progression aide à comprendre qu’un LLM n’est pas « toute l’IA », mais une famille de modèles adaptée notamment au langage, à la génération de contenu et au raisonnement assisté.

2. Comprendre ce qu’est un LLM
Un modèle de langage génère une réponse à partir d’un contexte et d’instructions. Il peut résumer, reformuler, classer, extraire de l’information, rédiger ou produire du code. Mais ses réponses restent probabilistes : elles doivent être vérifiées dès que l’enjeu métier est important.
3. Les bons réflexes en entreprise
- Ne pas envoyer de données confidentielles dans un outil non approuvé.
- Vérifier les faits, les chiffres, les sources et les formulations sensibles.
- Distinguer ce qui relève d’une aide à la production de ce qui relève d’une décision.
- Capitaliser les prompts et méthodes qui fonctionnent au lieu de repartir de zéro.
Déroulé indicatif
À l’issue de la session
Le contenu, les exercices et les cas pratiques peuvent être adaptés à vos outils, vos documents, votre niveau et vos enjeux métier.
Faire le diagnostic IA
