1. MODULE DÉBUTANT

Initiation à l’Intelligence Artificielle et maîtrise des outils IA

Niveau : Débutant
Durée proposée : 12 heures (3 jours de 4 heures)
Public cible :

  • Étudiants et universitaires.
  • Entrepreneurs et commerçants.
  • Employés du secteur public et privé.
  • Enseignants et professionnels.
  • Toute personne souhaitant découvrir l’IA.

Objectif général

Permettre aux participants de comprendre les fondamentaux de l’Intelligence Artificielle, de découvrir les principaux outils disponibles et de les utiliser efficacement dans leurs activités quotidiennes.

PROGRAMME DE FORMATION

Module Thème Contenu
1 Introduction à l’IA Définition, historique, évolution et fonctionnement de l’IA.
2 Les différentes formes d’IA IA générative, Machine Learning, Deep Learning, IA conversationnelle.
3 Découverte de ChatGPT Présentation, création de compte, fonctionnalités et utilisation.
4 Maîtriser le Prompt Engineering Comment formuler des instructions efficaces à l’IA.
5 Les outils d’IA ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot et Perplexity.
6 IA et productivité Rédaction de lettres, rapports, courriers, résumés et présentations.
7 IA et création de contenu Génération d’images, vidéos, affiches et contenus publicitaires.
8 IA dans la vie professionnelle Applications dans les entreprises et administrations.
9 Limites et risques Hallucinations, fausses informations, confidentialité et sécurité.
 
Certification : Attestation de participation – Initiation à l’Intelligence Artificielle.
 

2. MODULE INTERMÉDIAIRE

Intelligence Artificielle appliquée, automatisation et analyse des données

Niveau : Intermédiaire
Durée proposée : 30 heures (6 jours de 5 heures).

Public cible :

  • Professionnels ayant suivi le niveau débutant.
  • Cadres et responsables d’entreprises.
  • Agents de l’administration publique.
  • Entrepreneurs et consultants.
  • Gestionnaires de projets.
  • Informaticiens et analystes de données.

Objectif général

Former les participants à utiliser l’Intelligence Artificielle pour résoudre des problèmes professionnels, analyser des données, automatiser des processus et développer des solutions intelligentes adaptées aux besoins des organisations.

PROGRAMME DE FORMATION

Module Thème Contenu
1 Prompt Engineering avancé Techniques avancées de prompting, contextes complexes et instructions structurées.
2 IA et analyse des données Analyse de données, statistiques, interprétation et visualisation.
3 IA et Microsoft Excel Analyse automatisée, formules, tableaux croisés et prévisions.
4 IA et Power BI Création de tableaux de bord intelligents et analyse des indicateurs.
5 Automatisation des processus Introduction à Make, n8n et Zapier.
6 IA et développement Web Création de sites Web et d’applications assistés par IA.
7 Introduction à Python Variables, conditions, boucles, fonctions et manipulation des données.
8 Bases de données et IA SQL, structuration des données et exploitation intelligente.
9 IA et gestion documentaire Extraction, classification, résumé et traitement de documents.
10 Introduction aux API d’IA Utilisation des API de ChatGPT et d’autres plateformes.

Certification : Certificat professionnel – Intelligence Artificielle appliquée et automatisation.

3. MODULE EXPERT

Intelligence Artificielle avancée, Machine Learning, Deep Learning et développement d’agents IA

Niveau : Expert
Durée proposée : 60 heures (12 jours de 5 heures).

Public cible :

  • Ingénieurs informatiques.
  • Développeurs et programmeurs.
  • Administrateurs systèmes et réseaux.
  • Data Analysts et Data Scientists.
  • Architectes informatiques.
  • Consultants en transformation numérique.
  • Professionnels ayant une bonne maîtrise du niveau intermédiaire.

Objectif général

Développer les compétences techniques nécessaires pour concevoir, développer, intégrer, sécuriser et déployer des solutions avancées d’Intelligence Artificielle dans les entreprises et les institutions publiques.

PROGRAMME DE FORMATION

Module Thème Contenu
1 Mathématiques pour l’IA Algèbre linéaire, probabilités, statistiques et optimisation.
2 Python avancé Programmation orientée objet, NumPy, Pandas et manipulation des données.
3 Machine Learning Régression, classification, clustering et apprentissage supervisé et non supervisé.
4 Deep Learning Réseaux neuronaux, architectures profondes et entraînement des modèles.
5 Natural Language Processing Traitement automatique du langage naturel et compréhension du texte.
6 Large Language Models (LLM) Architecture des grands modèles de langage, fonctionnement et utilisation.
7 RAG (Retrieval-Augmented Generation) Création d’assistants IA connectés à des bases documentaires.
8 Développement d’agents IA Agents autonomes, outils, mémoire, planification et orchestration.
9 Développement d’applications IA Python, FastAPI, interfaces Web et intégration des modèles.
10 Bases de données vectorielles Embeddings, recherche sémantique et bases vectorielles.
11 MLOps et déploiement Docker, API, Cloud, surveillance et gestion des modèles.
12 Cybersécurité et gouvernance IA Protection des données, contrôle d’accès, audit et gestion des risques.

Certification : Certificat professionnel avancé – Ingénierie et développement de solutions en Intelligence Artificielle.

  • SYNTHÈSE DU PROGRAMME ATLANTIC HAITI

Voici la structure commerciale et pédagogique proposée pour les trois formations.

  Débutant Intermédiaire Expert
  12 heures 30 heures 60 heures
  3 jours 6 jours 12 jours
  Aucun prérequis Connaissances de base en IA Compétences techniques en IA
  Découverte et utilisation Application et automatisation Conception et développement
  Exercices guidés Projets applicatifs Projets techniques avancés
  Certification Initiation IA Certification IA appliquée Certificat Ingénierie IA

Progression pédagogique

DÉBUTANT → INTERMÉDIAIRE → EXPERT

  • Débutant : apprendre à utiliser l’Intelligence Artificielle.
  • Intermédiaire : apprendre à appliquer et automatiser l’Intelligence Artificielle.
  • Expert : apprendre à concevoir et développer des solutions d’Intelligence Artificielle.

  • APPROCHE PÉDAGOGIQUE D’ATLANTIC HAITI

Atlantic Haiti adoptera une approche orientée vers la pratique et les résultats.

La répartition pédagogique recommandée est :

Activités Pourcentage
Cours théoriques 30 %
Démonstrations pratiques 20 %
Exercices et travaux pratiques 30 %
Projets et études de cas 20 %

Méthodologie

  1. Formation en présentiel ou en ligne via Zoom.
  2. Démonstrations en direct des outils d’IA.
  3. Exercices individuels et en groupe.
  4. Études de cas inspirées des réalités haïtiennes.
  5. Réalisation de projets pratiques.
  6. Évaluation des connaissances.
  7. Remise de certificats aux participants ayant satisfait aux critères de validation.