L'intelligence artificielle générative : Fondements, applications et enjeux pour la recherche

Animée par Cécile Petitgand

3 avril 2025, 11h30-13h

Résumé |Cette formation vous propose une exploration approfondie de l'intelligence artificielle (IA) et de ses implications dans le domaine de la recherche. Le programme de la formation s'articule autour de trois axes majeurs : une perspective historique et conceptuelle de l'IA, son application pratique dans les activités de recherche et une analyse critique des enjeux qu'elle soulève. Les participant·e·s acquerront une compréhension des fondements théoriques de l'IA, depuis ses origines jusqu'aux développements récents en apprentissage automatique et en apprentissage profond. La formation mettra l'accent sur l'utilisation pratique des outils d'IA dans le contexte de la recherche, notamment pour l'analyse de données, la revue de littérature automatisée et l'aide à la rédaction scientifique. Une attention particulière sera portée aux questions éthiques, méthodologiques et épistémologiques soulevées par l'intégration de l'IA dans les pratiques de recherche. Cette formation s'adresse aux chercheur·e·s, doctorant·e·s et personnel·le·s de recherche souhaitant développer une expertise critique et pratique de l'IA dans leur démarche scientifique. 

Présentation de la formatrice :

Cécile Petitgand est la présidente et fondatrice de Data Lama, une entreprise québécoise spécialisée dans la gestion des données et la formation à l'IA au service de la démocratisation du numérique. Elle offre des formations à l'IA pour des organismes publics et sans but lucratif du domaine culturel (INIS, ANEL, etc.) et scientifique (IVADO, CHUM, etc.). Elle est aussi conseillère en gestion des données au Centre de recherche du CHUM et gestionnaire du Réseau Santé Numérique du Québec. Cécile Petitgand est titulaire d’un doctorat en sciences de gestion de l’Université Paris-Dauphine et de l’Université de Sao Paulo (Brésil), et a effectué son post-doctorat au Hub santé : politique, organisations et droit (H-POD) de l’Université de Montréal sur le thème de l'implantation de l'IA dans les centres hospitaliers. Elle est aussi titulaire d’une maîtrise en sciences économiques de la Paris School of Economics, et elle est normalienne, diplômée de l'École Normale Supérieure de Paris (ENS Ulm).

Il faudrait remplacer par quelque chose de ce genre: Formation offerte en ligne, pour y participer, cliquez ici.

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