Futur Directeur IA
Formation Directeur IA : pilotez la stratégie IA
En tant que Directeur IA, on attend de vous que vous fixiez le cap technique, que vous défendiez les budgets devant la direction et que vous traduisiez les capacités des modèles en résultats concrets pour l'entreprise. Cette plateforme vous donne le parcours complet : des dizaines de leçons organisées en blocs qui couvrent la stratégie de données, le choix des modèles, la gouvernance, l'organisation des équipes et la mesure du ROI. Vous avancez à votre rythme, en construisant le vocabulaire et le jugement qui vous permettent de dialoguer d'égal à égal avec vos prestataires et vos équipes techniques.
Au-delà des leçons, vous disposez d'outils interactifs pour tester des scénarios, d'un glossaire pour trancher les débats de terminologie en réunion, et d'un plan d'action que vous pouvez appliquer dès vos cent premiers jours au poste. Commencez par le test de niveau : il évalue ce que vous savez déjà et vous oriente vers les blocs qui combleront vos lacunes le plus vite.
Les leçons pour ce profil
- What is AI, machine learning, and a large language model?
- What LLMs are great at (and what they are not)
- Tokens, training, and inference: what happens when you hit enter
- Hallucinations: why confident answers can be wrong
- The context window: the model's working memory
- What a model actually does: prediction, not understanding
- Thinking before building: framing an AI problem
- The AI tools landscape: APIs, no-code, and vector databases
- Your first API call: Python and the basics
- Choosing the right approach: prompt, RAG, fine-tune, or agent
- Retrieval-augmented generation (RAG): giving models your data
- Evaluating outputs: how do you know it works?
- What an AI agent really is: the perceive, plan, act, observe loop
- Tools and function calling: giving your agent hands
- Evaluating and debugging agents: traces, evals, and failure modes
- Agents vs workflows vs automations: choosing the right level of autonomy
- Memory and state: short-term context and long-term recall
- Guardrails, permissions, and human-in-the-loop
- The OpenAI model family: GPT, reasoning models, and when to use each
- What custom gpts are and the GPT store
- GPT actions: letting ChatGPT call your apis
- Advanced data analysis: files, charts, and spreadsheets
- ChatGPT for coding and canvas
- The ChatGPT agent: browsing and taking actions
- The Claude model family: opus, sonnet, haiku, and when to use each
- Connectors and the marketplace: plugging Claude into your apps
- What skills are and why they matter
- MCP explained: the USB-c for AI tools
- Claude code: an agentic coder in your terminal
- Connecting Claude to GitHub: repos, issues, and prs
- The Gemini model family: pro, flash, and when to use each
- Gemini in docs, gmail, sheets, and slides
- Building a gem: your own reusable assistant
- Google AI studio: prototyping prompts
- Gemini CLI: agentic coding in your terminal
- Agents on Google AI: the agent development kit