- Intelligence artificielle
Intelligence Artificielle : défis technologiques et enjeux sociétaux
Mis à jour le
Responsable(s) : M. Bertrand REAU, M. Marin FERECATU
- Cours
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- Intelligence artificielle
- Éthique
- Sciences humaines
Éthique de l'Intelligence artificielle pour les organisations
Micro-certification, MCE024Distanciel planifié A la carte 2025/26ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
- Analyse de données
- Application réseau social
- Statistique descriptive
- Data Mining
Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives
Cours + travaux pratiques, RCP2166 crédits Présentiel Distanciel A la carte 2026/27 2027/28ParisVoir la formation -
- Intelligence artificielle
- Mathématiques informatiques
- Statistique inférentielle
- Statistique appliquée
- Analyse de données
- Recherche développement
Diplôme d'ingénieur spécialité Science de la donnée et intelligence artificielle en apprentissage à Niort
Diplôme d'ingénieur, ING7100A180 crédits Alternance 2026/27 2027/28NiortVoir la formation -
- Intelligence artificielle
Master Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données En alternance à Albi
Master, MR11604C120 crédits Alternance 2026/27Midi-PyrénéesVoir la formation
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Durée : 40 heures (+/- 10%)
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A la carte
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Soir & samedi
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4 crédits
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Distanciel planifié
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
Prérequis
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.
Objectifs
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.
Compétences et débouchés
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.
Parcours
- Master économie parcours Stratégies économiques, numériques et données
- Titre RNCP Niveau 7 Psychologue du travail
- Master Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
- Master Informatique parcours Préparation à l'agrégation en informatique
- Master économie parcours Stratégies économiques, numériques et données
- Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
- Master Administration et échanges internationaux parcours Mondialisation appliquée
- Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Architecture et ingénierie des systèmes et logiciels (AISL) (AISL)
- Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Informatique, réseaux et systèmes mobiles
- Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Systèmes d'information et business Intelligence
Informations pratiques
Contact
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Département : EPN05 - Informatique
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Tel : 01 40 27 22 58
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Email : swathi.ranganadin@lecnam.net
-
Adresse : 2 rue Conté - 75003 Paris
Programme
Contenu
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
Modalités d'évaluation
- Quiz fin de séance (70%) : 10 meilleurs scores sur 13
- QCM à chaque fin de séance
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
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