L'Intelligence Artificielle au service de l’immobilier
Catégorie : Syndic de copropriété, Gestion locative, Développement entreprise, Intelligence Artificielle
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Tous niveaux | 7h00min | Éligible ALUR | Code : DV17
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement des modèles d’IA générative et leurs cas d’usage spécifiques à la gestion en copropriété et en gestion locative.
- Maîtriser le prompt engineering en produisant des requêtes structurées adaptées aux cas réels de l’entreprise.
- Identifier les limites, les biais et les bonnes pratiques liées à l’utilisation de l’IA, tout en respectant la confidentialité des données.
- Explorer d’autres modèles (prédiction, classification, automatisation) et déterminer leurs apports aux processus existants.
Public
Tous les professionnels de l'immobilier
Pré-requis
- Avoir une première expérience en gestion locative ou en copropriété.
- Être à l’aise avec l’usage d’outils numériques au quotidien.
- Comprendre les notions élémentaires de traitement de données.
Programme détaillé
1- Introduction
- Tour de table pour comprendre les attentes et le niveau des participants.
- Aide à la création d’un compte ChatGPT OpenAI gratuit.
Démonstrations incluses :
- Extraction automatique des résolutions d’un PV d’AG.
- Génération d’une fiche de liaison adaptée pour la comptabilité
2 - L’IA générative multimodale : modes d’interaction innovants :
- Comprendre les fondements de l’IA générative (texte, audio, image).
Pratiques et cas d’usage :
- Texte : réécriture de mails professionnels, résumés d’articles ou contrats.
- Image : interprétation de captures d’écran, analyse de documents papier (devis, factures).
- Audio : synthèse d’idées, résumé de réunions courtes.
3- L’art de parler à l’IA : Prompt Engineering :
- Fonctionnement des modèles d’IA : tokens, prédiction, structure des réponses.
- Limites des modèles prédictifs : erreurs possibles (calculs, dates, faits).
- Importance des « prompt systems » (cadrage, qualité des réponses).
Pratiques :
- Analyse d’erreurs concrètes de l’IA.
- Questions juridiques et identification des sources.
- Création d’une fiche de liaison optimisée et formatage structuré des résultats.
4- Confidentialité, biais et éthique :
- Gestion et circulation des données chez OpenAI.
- Comparatifs LLM : grands modèles vs petits modèles locaux.
- Avantages des petits modèles pour la confidentialité.
- Optimisation et réglage des paramètres IA.
Pratiques :
- Démonstration d’erreurs de contexte et de dépassement des limites de l’IA.
5- Exploration et ouverture : vers les Agents IA
- Explications et découverte des Agents autonome
- Cas d’usage spécifique pour l’immobilier
6- Conclusion et cas pratique :
- Messages clés : L’IA ne remplace pas l’humain, mais le pousse à évoluer. Complémentarité humain-IA, importance des prompts et du contexte.
Cas pratique final :
- Création d’un Assistant IA personnalisé.
Moyens pédagogiques
- Support pédagogique disponible en ligne via l'espace utilisateur de chaque apprenant sur https://unplusformations.immo/login/
Moyens d’évaluation
- Validation de l’acquisition des connaissances via un quiz à l’issue de la classe virtuelle directement via l'espace utilisateur de chaque apprenant sur https://unplusformations.immo/login/
- Taux de bonnes réponses minimum à obtenir : 80 %
Matériels nécessaires
- Ordinateur ou tablette avec connexion internet
- Bloc-notes et stylo
Accessibilité aux personnes en situation de handicap (PSH)
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