Code
MGFF INF 5113
Niveau
M2
Discipline
Informatique
Langue
Français/French
Crédits ECTS
2
Heures programmées
12
Coordonnateur(s)
Département
- Informatique
Equipe pédagogique
Introduction au module
Ce module vise à permettre aux apprenants de comprendre comment la data et l’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative, peuvent devenir de puissants leviers d’accélération entrepreneuriale.
Il propose une approche résolument opérationnelle, articulant compréhension stratégique des enjeux de la donnée, mise en place de systèmes simples de collecte et d’exploitation, automatisation des processus métiers et conception de prototypes d’agents IA. Le cours aborde également les dimensions éthiques, juridiques et organisationnelles liées à l’intégration de l’IA dans les organisations.
À l’issue du module, les apprenants seront capables de :
- comprendre le rôle stratégique de la donnée et de l’IA dans la performance des organisations ;
- structurer et valoriser des données pour les rendre exploitables par des systèmes d’IA ;
- concevoir des automatisations no-code intégrant des briques d’IA générative ;
- prototyper un agent IA répondant à un besoin métier réel ;
- adopter une utilisation productive, responsable et éthique de l’IA.
Objectifs d'apprentissage (compétences mères)
- 1.1 - Auditer les usages avancés et spécialisés des outils de l'intelligence digitale, afin de les mobiliser avec pertinence, en tenant compte du contexte stratégique des organisations.
- 1.2 - Actionner les outils de l'intelligence digitale de manière efficiente, pour accompagner les transformations sociétale, numérique, énergétique et environnementale des organisations, en s'assurant de leur impact durable et responsable.
- 4.2 - Conduire un projet complexe en responsabilité, dont l'objectif est d'accompagner le transformation des organisations (conception, pilotage, coordination d'équipe, mise en oeuvre et gestion, contrôle, dissémination), en mobilisant des compétences plu
- 5.2 - Piloter ou co-piloter la construction d'une vision stratégique innovante, porteuse de sens, en s'appuyant sur les potentialités de l'intelligence digitale, dans un champ de contraintes identifiées, pour créer les conditions d'une performance durable
Contenu : structure du module et agenda
Séance 1 – IA générative et transformation des organisations
- Rupture technologique et impacts métiers
- Cas d’usage et études de cas
- Enjeux éthiques
Séance 2 – La donnée comme actif stratégique
- Typologie et cycle de vie des données
- Outils no-code
- RGPD et bonnes pratiques
Séance 3 – Automatisation des workflows
- Logique trigger / action
- Make et Zapier
- Scénarios concrets
Séance 4 – Intégration de l’IA générative
- Connexion ChatGPT / Claude
- Prompts dynamiques
- Cas d’usage opérationnels
Séance 5 – Conception d’un agent IA (partie 1)
- Architecture des agents IA
- Définition du rôle et des missions
- Fiche agent IA
Séance 6 – Conception d’un agent IA (partie 2)
- Finalisation du prototype
- Pitch et démonstration
- Perspectives et limites
Contribution à l'atteinte des ODD (Objets du Développement Durable)
ODD 4 – Éducation de qualité
ODD 8 – Travail décent et croissance économique
ODD 9 – Industrie, innovation et infrastructure
ODD 12 – Consommation et production responsables
Nombre d'ODD abordés parmi les 17
4
Apprentissage
synchrone
Méthode pédagogique
- 40 % théorie / 60 % pratique
- Démonstrations et études de cas réels
- Travaux en petits groupes
- Construction progressive d’un projet fil rouge
- Outils no-code et IA générative
Système de notation et modalités de rattrapage
CF1 – Contrôle final principal
L’évaluation repose sur :
- Participation active et exercices pratiques : 30 %
- Qualité du projet fil rouge et livrables intermédiaires : 30 %
- Présentation finale et pertinence du prototype d’agent IA : 40 %
CF1 = 100 % de la note finale
CF2 – Contrôle final de rattrapage
En cas d’échec au CF1, le rattrapage prend la forme d’un projet individuel équivalent :
- livrables écrits
- noté à 100 %
Mots-clés
Data science ; Intelligence artificielle ; IA générative ; Automatisation ; No-code ; Agents IA ; Transformation numérique