Comprendre et utiliser les IA génératives dans le secteur agricole
Formation pour les professionnels
Ingénieur, chercheur ou technicien supérieur au sein d’un service de R&D ou d’une unité de recherche dans les domaines de l’agronomie ou de l’agroalimentaire, vous êtes confronté à l’exploitation de données expérimentales, voire à la mise en place de dispositifs expérimentaux. Modulaire et progressif, combinant formation à distance et présentiel, ce stage vous apportera à la fois les outils et les éléments méthodologiques permettant de manipuler, explorer, présenter et exploiter statistiquement vos jeux de données.
Formation
Dans un contexte de mutation accélérée, l’intelligence artificielle, et en particulier l’IA générative, ouvre de nouvelles perspectives pour le secteur agricole : gain de temps, aide à la décision, création de supports de communication ou encore simplification des tâches administratives… Il devient donc essentiel pour les professionnels de se familiariser avec ces outils afin d’en comprendre le fonctionnement, d’en mesurer les limites, et surtout d’en exploiter le potentiel de façon responsable et adaptée à leurs besoins métiers. Cette formation vise à accompagner cette montée en compétence.
À qui s’adresse cette formation ?
- Professionnels du secteur agricole
- Personnels de coopératives, associations, organismes de gestion, instituts techniques et chambres d’agriculture, entreprises, centres de gestion et de comptabilité, groupements agricoles…
Prérequis
- Connaissance des outils de bureautique
Contenus et objectifs
Objectifs de la formation
- Connaître les concepts-clés de l’intelligence artificielle et appréhender ses enjeux et usages en agriculture
- Découvrir le potentiel et les limites des technologies d’IA générative
- Acquérir des réflexes et des méthodes pour utiliser l’IA générative de façon responsable, en vue de gagner en productivité
- Identifier les usages de l’IA générative en lien avec ses métiers et missions
Programme de la formation
Partie 1
Intelligence artificielle : Introduction et fondamentaux
Concepts et définitions, enjeux, exemples, perspectives
Durée : 1h à 1h30 – Distanciel ou présentiel
Contenu :
- Histoire de l’intelligence artificielle (IA)
- Définitions : Réseaux de neurones, deep learning, …
- Les différents types d’IA : concepts, exemples d’usages en agriculture, potentiel et limites
- Perspectives
- Questions et discussion
Partie 2
Découvrir et pratiquer les outils d’IA générative
Durée : 6h, 2 demi-journées (de préférence sur 1 jour)
1ère demi-journée :
- Savoir converser avec une IA
Le prompt : savoir rédiger un bon prompt selon les objectifs visés - Découvrir les outils de l’IA générative au travers de différents scénarios
La journée abordera les outils de l’IA générative au travers de différents scénarios : scénarios « images » / « texte » / «traitement de données »
Pour chacun, l’animation sera proposée en différentes étapes :
- Introduction et présentation des principes et exemples d’outils disponibles
- Ateliers pratiques en individuel ou en petits groupes, au travers de cas d’usage adaptés aux profils des participants
- Retour d’expérience et discussions
2e demi-journée :
- Pratiquer l’IA générative pour gagner en productivité
Des exercices de mise en situation seront proposés afin d’aborder concrètement les usages des outils d’IA générative au service de finalités du quotidien (exemple : réaliser une synthèse documentaire, une veille métier)
En option, pour aller plus loin : notions d’automatisation. - Prendre du recul
Atelier de discussion pour :
- Identifier le potentiel de l’IA pour son métier (voire son usage personnel)
- Discuter collectivement de la façon d’intégrer l’IA dans la vie de l’entreprise
- Consolider une compréhension de l’IA générative « responsable »
Informations techniques
Modalité
Nombre de stagiaires
Format et lieu de la formation
Langue
Méthodes pédagogiques
Encadrement pédagogique
Suivi et évaluation
Enseignants
- Nathalie Toulon
- Responsable pédagogique du module
- Équipe du département Numérique pour l’Agriculture de Bordeaux Sciences Agro
- DigiLab