Formation | Sofia

La Formation

Une formation IA conçue pour l’action

Sofia accompagne vos équipes pour maîtriser l’IA et transformer leur quotidien de travail.

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Ce que vos équipes vont apprendre.

Automatiser les tâches répétitives avec l’IA.

Appliquer l’IA directement dans leurs missions quotidiennes.

Maîtriser les outils les plus pertinents du marché.

Évoluer avec un contenu actualisé en continu.

Méthodologie Sofia.

Format (modules courts, pratiques, progressifs).

Approche (100 % orientée résultats, cas réels).

Mise à jour continue des contenus.

Créez la formation qui vous ressemble.

Pour votre entreprise

Productivité accrue.

Employés confiants et satisfaits.

Gain de temps

Avantage compétitif sur le marché.

Des parcours modulaires, pour une montée en compétence ciblée.

0 – L’Intelligence Artificielle : Des Origines aux Applications Modernes

Durée : ~3h

Origines et définitions
Familles d’IA (symbolique, ML, deep learning, générative)
Évolutions récentes (LLM, diffusion, agents, IA frugale)
Applications industrielles et limites
Prétraitement, vision par ordinateur, validation croisée
Perspectives et défis

1 – Panorama des IA Actuelles

Durée : ~2h30–3h

Les cinq grandes familles (LLM, IA visuelle, IA audio, IA analytique, IA éducative)
Cas d’usage concrets
Convergence multimodale
Impacts sur les métiers et reconversions
Recommandations stratégiques (formation, expérimentation, éthique)

2 – Les LLM : Révolution dans le Développement Informatique

Durée : ~2h30

Applications (assistance à la programmation, correction, documentation)
Avantages techniques (API, frameworks, bibliothèques)
Nouveau paradigme : le développeur comme superviseur
Gains de productivité (30x plus rapide, réduction code, doc auto)

Compétence essentielle

3 – Améliorer la Communication avec les LLM

Durée : ~2h

Correction et amélioration de texte
Rédaction automatisée (emails, contenus)
Synthèse de réunions
Traduction et accessibilité linguistique
Vers une communication augmentée (efficacité, cohérence, démocratisation)

4 – Panorama des Modèles de Machine Learning

Durée : ~3h
Paradigmes : supervisé, non supervisé, semi-supervisé, auto-supervisé, renforcement
Applications et algorithmes clés
Avantages / limites de chaque approche
Schéma récapitulatif et critères de choix

5 – Réseaux Neuronaux et Deep Learning

Durée : ~3h30

Structure et fonctionnement (propagation, rétropropagation)
Fonctions d’activation
Types de réseaux : ANN, CNN, RNN, Transformers
Optimisation et régularisation
Applications (vision, NLP, audio, robotique, finance)
Limites et défis (ressources, explicabilité,

6 – 2025 : L’Année des Agents d’Intelligence Artificielle

Durée : ~2h

Définition et différence avec chatbots
Boîte à outils (web, communication, e-commerce, dev, API)
Perspectives (productivité, accessibilité, autonomie intelligente)
Prévisions 2025 (30% tâches automatisées)
Préparation (compétences, transformations, supervision)

7 – Workflow de mise en place et d’industrialisation d’un projet IA

Durée : ~3h30–4h:

Identification du cas d’usage
Analyse de l’existant
Phase d’expérimentation (PoC)
Validation (robustesse, go/no-go)
Intégration (API, pipelines, scalabilité)
Industrialisation (Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, MLOps)
Sécurité & conformité (RGPD, AI Act)
Suivi et amélioration continue

Assemblez les modules qui comptent, bâtissez votre parcours!

Choisissez, composez, progressez