Maîtriser ChatGPT et les IA génératives pour transformer votre approche professionnelle

• Identifier le potentiel de l’intelligence artificielle dans leur organisation, grâce à une veille stratégique pour détecter les opportunités économiques.
• Utiliser l’IA générative pour améliorer les processus métier, en exploitant des outils comme ChatGPT, Copilot, Perplexity, Gemini, DALL-E, Midjourney, Gamma, ou Leonardo…
• Maîtriser l’art du prompt pour dialoguer efficacement avec des IA génératives, en suivant des règles structurées pour des résultats optimaux.
• Intégrer les impacts organisationnels et éthiques de l’IA en anticipant les transformations RH et en respectant les cadres juridiques et réglementaires.
• Structurer un business model basé sur les données et les IA Génératives, en intégrant les approches analytiques pour créer de la valeur ajoutée.

Le programme s'appuie sur une variété de modalités pédagogiques visant à favoriser un apprentissage actif, engageant et stimulant pour les étudiants. Ces modalités pédagogiques incluent, mais ne se limitent pas à :

• Fondements conceptuels et théoriques : des cours et des exposés en classe permettent aux étudiants d'acquérir les connaissances théoriques fondamentales. Ces cours sont dispensés par des experts du domaine et s'appuient sur des exemples concrets et des études de cas
  
  
• Travaux de groupe : Les travaux de groupe permettent aux étudiants de développer leurs compétences en collaboration, en communication et en résolution de problèmes. Ils favorisent également l'échange d'idées et l'apprentissage par les pairs
  
  
• Mises en situation professionnelle (Clinique de l’IA) : Des simulations, des jeux de rôle et des projets concrets permettent aux étudiants de mettre en pratique leurs connaissances et leurs compétences dans des contextes professionnels réalistes. Cela les aide à développer leur sens de l'analyse, leur créativité et leur capacité à prendre des décisions

• Classes inversées : Dans les classes inversées, les étudiants préparent des travaux, études de cas et des recherches en amont du cours. En classe, ils discutent, partagent leurs idées et travaillent ensemble pour approfondir leurs connaissances et résoudre des problèmes. Cette approche favorise un apprentissage actif et centré sur l'étudiant.

Autres modalités pédagogiques

En plus des modalités pédagogiques mentionnées ci-dessus, d'autres approches peuvent être utilisées en fonction des besoins spécifiques du programme et des objectifs d'apprentissage. Ces approches peuvent inclure des conférences invitées, des ateliers, des visites d'entreprises et des projets de recherche.

• Étude de cas : A partir d’une étude de cas d’entreprise détaillant son secteur d’activité et ses enjeux futurs, le/la candidat(e) complète l’analyse sectorielle à travers des sources extérieures et propose différentes options stratégiques pour l’usage de l’IA et des données massives au sein de l’entreprise
  
  
• Etude de cas pratique : En se basant sur un projet d’IA en-cours de déploiement au sein d’une entreprise réelle ou fictive, le/la candidat(e) présente une politique d’intégration des impacts humains, organisationnels, et environnementaux de l’usage de l’IA et émet des solutions de remédiation
  
  
• Mise en situation professionnelle reconstituée (structuration d’un business model) : à partir d’un jeu de données brutes provenant de différentes sources, le/la candidate(e) devra analyser les différentes composantes de la chaîne de valeur des données dans l’organisation en utilisant un ensemble de technologies et de méthodologies permettant de convertir des données brutes en données exploitables, ainsi que proposer différentes options de leur valorisation pour l’entreprise
  
  
• Étude de cas pratique : Sur la base d’un cas réel de projet d’IA, le/la candidat(e) devra produire une note avec une analyse approfondie des problématiques et contraintes de l’utilisation des données ainsi que les implications éthiques de l’usage de l’IA