AI Masterclass : utiliser l'intelligence artificielle de manière sûre et conforme !

Un cours vidéo sur l'utilisation sûre et licite de l'intelligence artificielle au travail, construit autour de la maîtrise de l'IA qu'exige l'article 4 du règlement européen sur l'IA (AI Act). Il couvre d'abord le socle technique, de l'apprentissage automatique aux grands modèles de langage, les règles du prompting et les limites des systèmes actuels, puis le volet juridique : protection des données, droit d'auteur, secret des affaires, responsabilité et rôles de déployeur et de fournisseur.

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Niveau recommandé

Débutant

Compétences que vous allez acquérir

Distinguer les systèmes d'IA, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'IA générative
Comprendre ce qui se passe dans un grand modèle de langage lorsqu'il reçoit un prompt
Construire un prompt à partir de l'instruction, du contexte, de l'entrée et de l'indicateur de sortie
Appliquer le prompting Chain of Thought et juger quand un modèle de raisonnement est utile
Vérifier les résultats de l'IA quant aux biais, à la discrimination et aux hallucinations avant de s'y fier

Appliquer les règles de protection des données, de droit d'auteur et de secret des affaires à l'usage quotidien de l'IA
Distinguer le rôle de déployeur de celui de fournisseur selon le règlement européen sur l'IA (AI Act)
Classer un cas d'usage de l'IA selon son risque et en déduire les obligations correspondantes
Réaliser un inventaire des logiciels qui identifie les composants d'IA et les écarts de conformité

Ce cours comprend

1Modules

8Leçons

0Modèles téléchargeables

1Supports de cours

1Certificat de réussite

Modules

4 min
4 min
Praxitelis confie le cours au coach Michael Kraus, qui présente le portefeuille en 3 volets de ZM-I KI : conseil en IA, logiciels et produits de données, et recherche universitaire. Kraus décrit ensuite les 5 exposés du cours, des fondamentaux de l'IA jusqu'à une synthèse finale, en passant par les compétences d'application et les cadres réglementaires de l'UE.
19 min
19 min
Kraus situe l'IA sur le Gartner Hype Cycle, distingue le modèle d'IA du système d'IA avec l'exemple de ChatGPT et sépare SPAI et GPAI. Des étiquettes sur des images de ponts font la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé, un exemple de prix immobilier détaille les étapes de la prédiction, et Kraus termine en comparant l'achat d'un outil d'IA et le développement d'un outil propriétaire.
15 min
15 min
Kraus passe en revue les fournisseurs d'IA générative (OpenAI, Google, Anthropic, Mistral) et montre un modèle Transformer qui donne 3 réponses différentes quand la température varie. Il décompose un prompt en instruction, contexte, entrée et indicateur de sortie, illustre le Chain of Thought avec un problème de calcul sur des balles de tennis et termine sur un LLM de raisonnement qui répond en 37 secondes.
12 min
12 min
La leçon complète la recette du prompting Chain of Thought (tâche, format, avertissements, contexte) avec l'exemple d'une maison de 260 m², puis aborde les biais de DALL-E et un agent Dlubal qui transforme le croquis d'une structure en acier en modèle RFEM. Elle se termine par des listes de contrôle sur les hallucinations et les biais destinées aux utilisateurs, aux développeurs et aux décideurs.
12 min
12 min
La leçon s'ouvre sur l'obligation légale de maîtrise de l'IA au travail, puis passe au droit allemand : protection des données au titre du RGPD, droit d'auteur qui exclut les contenus produits par une machine, et secret des affaires. En matière de responsabilité interviennent le contrat, la responsabilité délictuelle, le délit civil et la loi Produkthaftungsgesetz, où c'est l'entreprise de construction métallique utilisant l'IA qui est responsable. La leçon se termine sur le principe « human in the loop ».
15 min
15 min
La leçon fait remonter le règlement européen sur l'IA (AI Act) au 1er août 2024 et distingue le rôle de fournisseur de celui de déployeur. Elle classe des cas allant d'un outil de tarification à une vérification de solvabilité en risque minimal, limité, élevé et inacceptable. Elle se termine sur les obligations propres à chaque classe et sur une amende de 10 millions d'euros ou de 2 % du chiffre d'affaires pour un chatbot qui dissimule que des contenus sont générés par l'IA.
9 min
9 min
La leçon présente les 4 étapes de mise en conformité et les 3 groupes de formation (utilisateurs finaux, développeurs, décideurs), puis récapitule les définitions de l'IA et de l'IA générative ainsi que les biais. Vient ensuite la classification juridique : protection des données, droit d'auteur, secret des affaires, responsabilité et obligations de transparence du déployeur et du fournisseur au titre du règlement européen sur l'IA.
4 min
4 min
La séance de clôture reprend les questions les plus fréquentes : ce qu'une entreprise doit faire après l'achat de ChatGPT ou de Copilot (rôle de déployeur, classification des risques, transparence), ce que définit un document de politique d'IA et où trouver de l'aide. Kraus renvoie au code QR du Dlubal Community Channel et au contact par e-mail.

À qui s'adresse ce cours :

Toute personne qui utilise ou exploite des outils d'IA en entreprise, avec ou sans expérience préalable
Ingénieurs et personnel technique souhaitant utiliser des outils d'IA dans leur travail quotidien
Managers et décideurs responsables de l'usage de l'IA dans leurs équipes
Personnel informatique et de protection des données appelé à évaluer les outils d'IA avant leur déploiement
Entreprises qui se préparent à la maîtrise de l'IA exigée par l'article 4 du règlement européen sur l'IA (AI Act)