Formation en intelligence artificielle & ia generative

L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des technologies capables de simuler l’intelligence humaine. Cela inclut la capacité à apprendre, raisonner, résoudre des problèmes, comprendre le langage naturel ou encore percevoir des environnements. À la base, l’IA repose sur des algorithmes et des modèles statistiques qui permettent aux machines d’exécuter des tâches complexes de manière autonome, parfois mieux que les humains.

Elle peut être faible (spécialisée dans une tâche précise, comme la reconnaissance vocale) ou forte (dotée d’une conscience artificielle, encore largement théorique). L’IA est aujourd’hui partout : dans nos téléphones, nos voitures, nos recherches sur internet ou nos outils de travail.

L’intelligence artificielle est le champ global. Elle englobe toutes les techniques qui permettent à une machine de simuler l’intelligence humaine.

Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une sous-catégorie de l’IA. Il repose sur l’idée que les machines peuvent apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche.

Le deep learning (ou apprentissage profond), quant à lui, est une forme avancée de machine learning, qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour traiter des données très complexes, comme des images, du son ou du texte.

En 2025, plusieurs IA se sont imposées dans notre quotidien professionnel et personnel. Parmi les plus populaires :

• ChatGPT d’OpenAI, pour la génération de texte et l’assistance à la rédaction.
• Gemini de Google, une IA conversationnelle multimodale.
• Claude d’Anthropic, conçue pour être plus éthique et compréhensible.
• Les copilotes IA de Microsoft intégrés à Word, Excel, etc.
• Midjourney et DALL·E pour la création d’images à partir de textes.
• Mistral AI ; Le Chat, le concurrent français de ChatGPT ! 
• DeepSeek, la version chinoise de l’IA d’OpenAI et ses modèles d’IA

Aujourd’hui, ces IA sont utilisées dans de nombreux secteurs et par de nombreuses entreprises !

L’intelligence artificielle (IA) se divise en trois grandes catégories, chacune correspondant à un niveau de complexité et de capacités croissant : l’intelligence artificielle étroite (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).

• L’ANI (Artificial Narrow Intelligence), aussi appelée intelligence artificielle faible, est spécialisée dans des tâches précises, exécutées dans un cadre restreint. On la retrouve notamment dans la reconnaissance vocale ou les véhicules autonomes. Toutefois, elle ne peut pas sortir de son champ de programmation ni s’adapter à des tâches imprévues.
• L’AGI (Artificial General Intelligence), ou intelligence artificielle forte, se rapproche du fonctionnement de l’intelligence humaine. Elle est capable de comprendre, apprendre et s’adapter à divers contextes sans être limitée à des tâches prédéfinies. Grâce à cette flexibilité, elle pourrait potentiellement accomplir toute activité intellectuelle qu’un humain peut réaliser.

L’ASI (Artificial Superintelligence), encore théorique, représente une IA capable de dépasser largement l’intelligence humaine. Elle pourrait s’auto-améliorer et innover bien au-delà des capacités actuelles, révolutionnant ainsi de nombreux domaines.

L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA capable de créer du contenu original : textes, images, musique, vidéos, code informatique... Elle s’appuie sur des modèles comme les GANs (Generative Adversarial Networks) ou les transformers pour produire des résultats qui imitent le style humain ou répondent à des instructions.

Par exemple, ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle générative (ou IA Générative). Idem pour Mistral, DeepSeek ou encore Claude…

Ces IA génératives sont aujourd’hui utilisées pour l’automatisation de contenu par exemple en SEO, le prototypage, la créativité, l’assistance à la décision, l’analyse de données également… En bref, pour beaucoup de tâches différentes.

L’IA générative a un impact économique et sociétal massif. Elle permet de gagner du temps, d’automatiser des tâches répétitives, de créer à l’échelle, et d’accroître l’innovation dans tous les secteurs. Elle transforme la manière dont on conçoit le travail, l’apprentissage, la communication et même l’art.

Elle est au cœur des outils numériques les plus avancés et pose aussi des questions éthiques fondamentales, comme la transparence des algorithmes, les droits d’auteur ou l’usage des données.

Un agent en intelligence artificielle est une entité autonome capable d’agir dans un environnement pour atteindre un objectif. Cela peut être un chatbot, un robot, une application intelligente ou un système embarqué.

Les agents IA prennent des décisions en analysant leur environnement et en apprenant de leurs expériences. Ils sont souvent utilisés dans les jeux, l’industrie, les assistants vocaux ou les véhicules autonomes.

Non, pas forcément !

Aujourd’hui, de nombreuses plateformes d’IA sont accessibles sans avoir à coder : interfaces no-code/low-code, outils de glisser-déposer, assistants IA intégrés (comme Notion AI ou Canva AI).

Cependant, pour aller plus loin (entraîner ses propres modèles, créer des agents personnalisés, manipuler des données complexes), avoir des bases en Python ou SQL peut être très utile. C’est justement ce qu’on enseigne dans notre formation 😉

Chez DataBird, on propose une formation complète en intelligence artificielle, 100% en ligne, en alternance ou en bootcamp intensif. Elle est ouverte aux débutants comme aux profils techniques.

On y apprend :

• les fondamentaux de l’IA, du machine learning et du deep learning
• les outils no-code et low-code d’IA générative
• la création de projets IA concrets en entreprise

La formation est éligible au CPF et animée par des experts du secteur.

Absolument. L’IA permet d’automatiser, de prédire, de personnaliser et d’optimiser à grande échelle. Elle est un levier de compétitivité majeur pour les entreprises.

Quelques cas d’usage :

• service client avec des agents conversationnels
• analyse prédictive des ventes ou de la logistique
• détection de fraudes en finance
• amélioration des performances RH (recrutement, onboarding...)

L’IA devient un avantage stratégique incontournable dans tous les secteurs d’activité.

La liste s’allonge chaque année ! Voici quelques métiers où l’IA est déjà incontournable :

• Data analyst / data scientist / data engineer
• Product manager
• UX designer
• Chargé.e de marketing / CRM
• Consultant.e IA / stratégie digitale
• Développeur / architecte IA
• Responsable RH / Talent acquisition

Mais aussi dans la santé, la finance, l’industrie, l’enseignement… L’IA devient un outil transversal.

Le futur de l’IA s’annonce à la fois prometteur et complexe. On parle d’IA généralisée, de collaboration homme-machine plus poussée, de régulations éthiques, et de nouveaux modèles encore plus puissants.

L’IA pourrait transformer encore davantage notre quotidien, créer de nouveaux métiers… mais aussi renforcer les inégalités si elle est mal encadrée. La formation et la sensibilisation sont donc clés pour l’avenir.

Chez DataBird, on propose une formation complète en intelligence artificielle, 100% en ligne, en alternance ou en bootcamp intensif. Elle est ouverte aux débutants comme aux profils techniques.

On y apprend :

• les fondamentaux de l’IA, du machine learning et du deep learning
• les outils no-code et low-code d’IA générative
• la création de projets IA concrets en entreprise

La formation est éligible au CPF et animée par des experts du secteur.

Les métiers de l’intelligence artificielle et du machine learning sont variés et couvrent toute la chaîne de valeur des projets data : de la collecte de données jusqu’à la mise en production de modèles prédictifs. Ces rôles requièrent des compétences techniques solides, mais aussi une compréhension métier fine pour adapter les algorithmes aux besoins réels des entreprises.

Voici les principaux postes du secteur :

• Data Scientist : conçoit des modèles prédictifs, analyse des données complexes et construit des algorithmes de machine learning.
• Machine Learning Engineer : transforme les modèles en solutions déployables à grande échelle, avec une forte expertise en programmation (souvent Python) et en infrastructure.
• Data Analyst : explore les données, crée des visualisations, et extrait des insights pour orienter les décisions.
• Data Engineer : construit les pipelines de données, les bases de données et les infrastructures nécessaires pour alimenter les projets IA.
• Research Scientist : travaille dans la R&D pour faire progresser la théorie et les algorithmes de l’IA, souvent en milieu académique ou dans les labos privés.
• AI Product Manager : fait le lien entre les équipes techniques et les enjeux business pour intégrer de l’IA dans les produits numériques.
• MLOps Engineer : s’occupe de la mise en production, du monitoring et du versioning des modèles ML dans un cadre industriel.

D'autres rôles émergent rapidement, comme Ethicien de l’IA, Prompt Engineer ou AI Trainer, en lien avec l’essor de l’IA générative. Ces métiers reflètent une spécialisation croissante, mais aussi une transversalité avec d’autres domaines comme le design, le droit, la cybersécurité ou le marketing.

En 2025, l’IA n’est plus une option, c’est un socle de compétences essentiel.

Les entreprises cherchent des talents capables d’utiliser, comprendre ou encadrer l’IA. Les métiers évoluent vite, et les outils IA deviennent des extensions de notre travail quotidien.

Se former, c’est :

• rester compétitif sur le marché de l’emploi
• booster sa créativité et sa productivité
• mieux comprendre les enjeux technologiques et éthiques

C’est aussi se donner les moyens d’être acteur, et non spectateur, de la révolution en cours

Un prompt, c’est une instruction que vous donnez à une intelligence artificielle pour obtenir une réponse, une action ou une création. Cela peut être une simple question, une consigne détaillée ou même une mise en contexte plus large. Par exemple, si vous écrivez « Rédigez-moi une newsletter sur l’IA », vous venez de faire du prompting !

Le prompting, c’est donc l’art de formuler ces requêtes pour obtenir des résultats pertinents, qualitatifs et personnalisés. Plus votre prompt est précis, plus l’IA vous répondra avec justesse. C’est une compétence de plus en plus recherchée, car elle permet de tirer pleinement parti des IA génératives comme ChatGPT ou Midjourney. Et bonne nouvelle : cela s’apprend !