Innovation RH : Comprendre et Appliquer l'Intelligence Artificielle (IA) (distance et présentiel)

Objectifs

À l'issue de la formation, le participant sera capable de mettre en œuvre les compétences suivantes :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA, du ML et du DL.
• Identifier les applications potentielles de l'IA dans les différentes fonctions RH.
• Acquérir une base solide pour envisager l'intégration de l'IA dans les stratégies RH.

Programme de la formation

Formation accessible en présentiel sur Albi, Auch, Cahors, Carcassonne, Foix, Mende, Montauban, Montpellier, Nîmes, Perpignan, Rodez, Tarbes et Toulouse.

AVANT LA FORMATION

• Entretien téléphonique avec le formateur afin de personnaliser votre formation.
• Le programme de formation ci-dessous pourra donc être modifié gratuitement en fonction de vos attentes.

JOUR 1 : Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning

Matin : Introduction à l'Intelligence Artificielle

• Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) ?
• Histoire et évolution de l'IA
• Définitions clés et terminologie
• Vue d'ensemble du Machine Learning (ML)
• Différents types d'apprentissage machine : supervisé, non supervisé, par renforcement
• Processus et cycles de vie d'un projet ML

Après-midi : Comprendre le Deep Learning

• Introduction au Deep Learning (DL)
• Réseaux de neurones et architectures
• Différences et relations entre ML et DL
• Applications pratiques du DL
• Traitement du langage naturel (NLP)
• Reconnaissance d'images et de formes

JOUR 2 : Applications de l'IA dans les Ressources Humaines

Matin : Aperçu des applications de l'IA dans les RH

• L'IA dans le recrutement
• Sourcing automatisé
• Tri des CV par IA
• Entretiens assistés par IA et analyse prédictive
• Développement et formation des employés
• Programmes de formation personnalisés par IA
• Plateformes d'apprentissage adaptatives

Après-midi : Mise en œuvre et considérations éthiques

• Mise en place de solutions IA dans les processus RH
• Évaluation des besoins et sélection des outils
• Intégration avec les systèmes RH existants
• Considérations éthiques et RGPD
• Biais algorithmiques et équité
• Confidentialité et sécurité des données

Validation et sanction

Attestation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique