ACADEMY · PARCOURS
L'IA en centre de contact, expliquée simplement
Un parcours pour comprendre d'où vient l'IA, comment elle fonctionne et ce qu'elle change concrètement dans votre métier. Aucun prérequis technique. Accessible à tous les profils.
Les ancêtres : automates et machines à calculer
Des mécanismes de l'Antiquité aux machines de Turing, les briques intellectuelles qui ont rendu l'IA possible. Comment l'idée d'automatiser la pensée a pris forme.
Naissance et hivers de l'IA, 1943-2011
De McCulloch et Pitts en 1943 aux réseaux profonds des années 2010, l'histoire d'une discipline qui a failli disparaître deux fois. Comprendre les cycles pour ne pas répéter les erreurs.
Le machine learning, sans formule
Comment un modèle extrait des règles à partir de données, sans qu'on les lui dicte. Les trois grandes familles d'apprentissage et ce qu'elles permettent concrètement.
Le deep learning et les réseaux de neurones
Pourquoi les réseaux de neurones à plusieurs couches ont tout changé. La logique des représentations, les volumes de données nécessaires, les tâches qu'ils dominent.
Transformers et IA générative
L'architecture qui a tout unifié, du traitement du langage à la génération d'images. Comment le mécanisme d'attention a rendu possibles GPT, DALL·E et leurs successeurs.
Adapter un modèle : prompt, RAG, fine-tuning
Trois façons d'orienter un modèle de fondation vers vos cas d'usage. Quand utiliser le prompt engineering, le RAG ou le fine-tuning, et pourquoi ce choix change tout.
Les agents IA et l'écosystème actuel
Au-delà du chatbot : des systèmes qui planifient, utilisent des outils et enchaînent des actions. L'écosystème des agents en 2024 et ce qu'il change pour les entreprises.
Risques, éthique et AI Act
Les risques réels de l'IA générative, la grille de lecture de l'AI Act européen, ce que les directions doivent arbitrer avant tout déploiement.
Choisissez la carte qui correspond à votre rôle
L'IA sur votre plateau : cas d'usage
Les cas d'usage concrets en centre de contact : qualification, résumé, aide aux conseillers, analyse de la voix du client. Ce qui fonctionne déjà et ce qui reste fragile.
L'IA sous le capot : ce qu'un DSI doit vérifier
Architecture, données, sécurité, coûts réels et dépendances : ce qu'un DSI doit vérifier avant de signer avec un éditeur IA. Les questions à poser, les réponses à exiger.