Intelligence Artificielle : défis technologiques et enjeux sociétaux
NTA101
Objectifs pédagogiques :
Cette UE d'ouverture vise à initier les auditeurs et auditrices à la diversité des enjeux liés à l'Intelligence Artificielle (IA), en explorant son développement, ses applications et ses implications dans la société contemporaine. Grâce à une approche multidisciplinaire, les étudiants acquerront une compréhension approfondie des dimensions technologiques, éthiques, juridiques et sociétales de l'IA.
L'UE s'appuie sur une équipe pédagogique diversifiée, composée d'enseignants-chercheurs du CNAM, de professionnels du secteur et d'experts externes. Cette pluralité d'intervenants permet d'offrir une vision transversale de l'IA et de couvrir la diversité des domaines d'application. En favorisant une approche pluridisciplinaire, cette UE garantit un équilibre entre les enjeux techniques et sociétaux, tout en proposant une analyse croisée des problématiques contemporaines de l'IA.
Public et conditions d'accès :
Aucun prérequis n'est exigé. Conçue pour être accessible à un large public, cette UE transversale offre une vue d'ensemble des applications et des enjeux contemporains de l'Intelligence Artificielle (IA), qu'ils soient technologiques, éthiques, juridiques ou sociétaux.
Compétences :
À l'issue de cette UE, les étudiants seront en mesure de :
- Comprendre les fondements historiques et technologiques de l'IA.
- Analyser les enjeux techniques, éthiques, juridiques et sociétaux liés à l'utilisation de l'IA.
- Évaluer l'impact de l'IA dans divers domaines scientifiques et industriels.
- Développer un regard critique sur les usages et les évolutions de l'IA.
- Mobiliser des connaissances interdisciplinaires pour appréhender les défis posés par l'IA.
Méthodes de validation :
- Quiz fin de séance (70%) : 10 meilleurs scores sur 13
- QCM à chaque fin de séance
Contenu de la formation :
L'UE est structuré en trois parties, chacune constituée d'une séquence de séances abordant l'IA dans une perspective thématique ou un domaine d'applications. Voici une liste non-exhaustive :
Fondements
Sciences de l'ingénieur
- Machine Learning au service de l'IA
- Panorama des techniques d'IA génératives
Sciences humaines
- IA : Éthique, droit et société
- Pratiques de l'IA
Applications
Sciences de l'ingénieur
- IA et calcul scientifique
- IA et industries
- IA et optimisation numérique
Sciences humaines
- IA et santé
- IA et ergonomie et conditions de travail
- IA et psychologie du travail
Impacts
Sciences de l'ingénieur
- IA dans l'industrie
- IA et patrimoine numérique
- IA dans l'observation de la Terre & Espace
Sciences humaines
- IA et politiques publiques
- IA appliquées aux Sciences Sociales
- IA et langues étrangères
Bibliographie :
- David Brenet: L’intelligence artificielle expliquée - Des concepts de base aux applications avancées de l’IA, Editions ENI, 2024
- Marc Menard: Intelligence artificielle et société: Machinisme, symbolisme et politique Editions PU QUEBEC, 2024
- Arvind Narayanan et Sayash Kapoor: AI Snalke Oil, Princeton University Press, 2024
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :
- MR13601A : Master Droit, économie et gestion mention économie parcours Stratégies économiques, numériques et données
- CPN7400A : Titre RNCP Niveau 7 Psychologue du travail
- MR11604A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
- CYC9102A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
- MR11605A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Préparation à l'agrégation en informatique
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Semestre 2
Classe virtuelle (Vendredi)
-
Légende :
| Tarif (1) : |
|---|
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Vous pouvez consulter nos tarifs ici. |
| Date de début de cours : |
Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre. |
| Annuel : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 1 : |
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Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Semestre 2 : |
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Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre). |
| Cours du soir : | |
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Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres. |
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| Cours en journée : | |
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Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires. |
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| Cours en ligne : | |
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les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d’e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des séances de regroupement en visio sont proposées. |
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| Classe virtuelle (Formation à distance planifiée): | |
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L'enseignant à distance intervient en direct et en visioconférence sur la plateforme d'e-learning. Il complète son intervention par des activités interactives (exercices échanges…) |
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| Cours en ligne hybride : | |
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Cette modalité associe des cours en ligne tutorées et des regroupements en présentiel ou en classes virtuelles obligatoires. |
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| Cours hybrides : | |
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Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne. |
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| Cours en ligne organisés par un autre centre CNAM Régional : |
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Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant. |
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| Formation co-modale : | |
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Formation proposée en présentiel et à distance en simultané. L'auditeur a la possibilité de choisir de venir sur site pour suivre l'enseignement ou bien de suivre à distance. Les cours se déroulent en semaine généralement après 18h ou le samedi. |
