Formation - Comprendre les nouvelles technologies du Numérique

1 - Introduction

• Technologies nouvelles du numérique
• Impact sur les entreprises et leurs organisations

2 - Intelligence Artificielle

• Concept et définition opérationnelle
• Comprendre les technologies-clés d’IA : Computer Vision, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Langage Naturel (Natural Language Processing/NLP), Modèles d'IA à base de LLM, GPT...
• Différents types d’Intelligence Artificielle : IAG, GAN...
• Exemples de solutions d’IA conversationnelles populaires : Google Gemini, OpenAI Chat GPT, ... et le processus complet d'entrainement des IA génératives
• Limites et précautions d’usage des IA conversationnelles (Chatbot) et interactives
• Impacts des IA sur les solutions informatiques actuelles, les compétences des ressources humaines en place et les activités de l’entreprise

3 - Informatique quantique

• Concept et définition opérationnelle
• Principaux apports aux entreprises
• Composants techniques de l’informatique : Caractéristiques quantiques techniques (superposition, entrelacement,...), Solutions informatiques quantiques proposées sur le marché, Nouvelle donne dans le domaine de la Cybersécurité et mise en question des solutions de sécurité existantes
• Impacts de l’informatique quantique (iQ) sur les compétences des équipes informatiques existantes et sur les activités informatiques de l’entreprise

4 - Cloud Hybride

• Concept et définition opérationnelle
• Apports fondamentaux aux entreprises utilisatrices du Cloud public
• Composants techniques de référence : Virtualisation, Automatisation, Computing et Utilitaires pour des infrastructures
• Types de Cloud : IaaS, PaaS, SaaS, CaaS, FaaS, BPaasS....
• Composants techniques majeurs : Openstack et son écosystème
• Exemple de plates-formes Cloud populaires : AWS, Azure, Google Cloud... et leurs prestations de service
• Naissance du Cloud Hybride et précautions d’usage du Cloud public (sécurité, confidentialité...)
• Impacts du Cloud public sur les compétences des équipes informatiques existantes et les activités informatiques

5 - Big Data et HPC

• Concept et définition opérationnelle
• Apports fondamentaux aux entreprises utilisatrices : 4 types d’analytique
• Composants techniques essentiels du Big Data : Architecture informatique distribuée vs celle verticale des entreprises (superordinateurs HPC), Composants techniques de référence du Big Data: Hadoop et son écosystème (Fichier, Stockage HDFS, Base de Données NoSQL, composant de traitement MapReduce/HDFS, Spark, HBase...), Exemple de plates-formes d'analytique de Amazon, Microsoft, Googl, IBM Analytique..., Exemples d’usages du Big Data : 4 types d’analytique, Création du patrimoine numérique d’entreprises...
• Impacts du Big Data (Data Science) sur les compétences des équipes informatiques existantes et les activités informatiques

6 - IoT (Internet des Objets) : Industrie 4.0 et Jumeaux Numériques

• Définition opérationnelle de l'IoT : Objets physiques, virtuels et spatiaux
• Apports essentiels de l’IoT dans les secteurs industriels Industrie 4.0 Médecine avancée « 3.0 », de la simulation Jumeaux numériques (Digital Twins) ...
• Architecture et composants techniques d'une solution IoT avancée
• Impacts de l’IoT sur les compétences des équipes informatiques existantes et les activités de l’entreprise

7 - Blockchain : Web 3.0

• Concept et définition opérationnelle de la Blockchain
• Apports essentiels de la Blockchain aux entreprises
• Blockchain dans la construction du Web 3.0
• Architecture et composants techniques d'une solution : P2P, Hash, Chainage...
• Impacts de la Blockchain sur les compétences techniques des équipes informatiques existantes et les activités de l’entreprise