Programme des cours 2025-2026
ADVW0054-1  
Informatique 1
  • Introduction à l'IA et applications
Durée :
: 12h Th
Introduction à l'IA et applications : 12h Th
Nombre de crédits :
Bachelier : assistant(e) de direction2
Nom du professeur :
: Claude Wasteels
Introduction à l'IA et applications : Claude Wasteels
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Dans cette AA, il est proposé aux étudiants de se familiariser avec les composants d'un ordinateur et d'être capable de réaliser différents supports de communication au moyen de celui-ci.

Les supports de communication seront réalisés au moyen de différents programmes (Powerpont, Canva) et seront des supports traditionnels (print) ainsi que des supports digitaux.

 
Introduction à l'IA et applications
Cette activité d'apprentissage vise à développer la capacité des étudiants à utiliser des outils informatiques et de communication.
En détail, les étudiants seront ainsi amenés à découvrir, expérimenter et réaliser :

  • L'interopérabilité des techniques
  • Des présentations assistées par ordinateur
  • Des sites internet statiques
  • La réalisation le plan 3D d'un bien immobilier ou d'un projet immobilier.
  • Des montages vidéo
<br /><br /> L'Unité d'enseignement IMMO0075 «?Technologies de l'information et de la communication?» est constituée de deux activités d'apprentissages?: TIC et Introduction à l'IA et application?» (activité d'apprentissage = +/- cours). Dans la suite, on détaillera l'activité d'apprentissage «?Introduction à l'IA et applications?». 

Cette activité d'apprentissage initie aux usages de l'intelligence artificielle et traite?: 

  • Des connaissances de base sur le fonctionnement et les limites des modèles d'IA, 
  • Des compétences pratiques en rédaction de prompts, en génération de contenus textuels et visuels, en conception de présentations assistées par ces outils, 
  • D'une réflexion critique sur les enjeux juridiques, éthiques et sociétaux (protection des données, RGPD, biais, impacts environnementaux). 
L'ensemble vise à doter l'étudiant de repères conceptuels et méthodologiques solides, indispensables à une utilisation responsable et efficace de l'IA dans ses futures pratiques professionnelles. 

L'activité d'apprentissage s'inscrit dans un continuum pédagogique?: l'étudiant est d'abord formé à utiliser l'IA de manière appropriée dans ses études (cette AA) avec des recommandations générales pour l'ensemble des AA ou UE. Ensuite, il sera formé par les professeurs de spécialité à utiliser l'IA dans différents domaines spécifiques de ses études. Enfin, il sera formé à utiliser l'IA dans le domaine spécifique de la production académique, en particulier pour la réalisation de son TFE. 

L'activité d'apprentissage traite aussi de la réalisation de présentations de qualité.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Au terme de ce cours, l'étudiant sera capable :

  • Présenter de l'information sur un support multimédia approprié au contexte de communication;
  • Comprendre la communication liée à l'environnement d'internet;
  • Créer une newsletter
  • Créer une vidéo promotionnelle de type storytelling
  • Créer des contenus destinés aux réseaux sociaux
  • Créer une affiche
Introduction à l'IA et applications
Compétences du profil d'enseignement ciblées par l'unité d'enseignement :
2.3 Assurer la diffusion de l'information au sein de l'équipe, expliquer clairement le déroulement de la procédure
3.2 Utiliser les technologie de l'information et de la communication et les compétences en psychologie et relations humaines

Au terme de l'activité d'apprentissage, l'étudiant sera capable, en situation de communication professionnelle, de :

  • Utiliser des outils informatiques
  • Créer des présentations assistées par ordinateurs
  • Créer un site internet statique
  • Créer les plans d'un projet ou d'un bien immobilier existant
  • Gérer des vidéos
  • Expérimenter "l'Intelligence Artificielle"
<br /><br /> Au terme de cette unité d'enseignement, l'étudiant sera capable de : 

  • Identifier et expliquer les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, ses potentialités et ses limitations?; 
  • Identifier les biais et les limites des modèles d'IA, savoir comment les minimiser?; 
  • Comprendre les enjeux liés à la protection des données, au RGPD et au plagiat?; 
  • Critiquer les impacts éthiques, sociaux et environnementaux de l'IA dans les contextes éducatifs; 
  • Manipuler un outil d'IA no-code/low-code pour la génération de texte (LLM type ChatGPT) et d'images au moyen de prompts. 
  • Savoir rédiger des instructions (prompts) efficaces?; 
  • Réaliser une présentation pertinente, construite et mise en forme avec l'aide de l'IA, tant pour le contenu que pour les images. 
Savoirs et compétences prérequis :
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Utilisation des programmes Powerpoint et Canva individuellement et en groupes. Méthodes actives (essai/erreur, autosocioconstruction, situation problème) et méthodes expositives.
Introduction à l'IA et applications
 Partie 1 : Introduction à l'informatique

Contenu :

Le hardware et les réseaux

Méthode :

Cours ex-cathedra
Podcast ou tutoriel de certaine partie
Exercice
Travail en ligne (à domicile ou en classe)

Partie 2 : Présentation d'un projet

Contenu :

L'utilisation de MS Powerpoint

Méthode :

Cours ex-cathedra
Podcast ou tutoriel de certaine partie
Exercice
Travail en ligne (à domicile ou en classe)



Partie 3 : Recherche et présentation de différents sujets dédiés à l'Intelligence Artificielle

Contenu :

Différents courants et/ou contenus en questionnement

Lien avec le projet de fin d'année

Méthode :

Présentation au cours

Coaching

Partie 4 : Diffusion d'information en ligne

Contenu :

La création d'un site internet statique

Méthode :

Coaching - supervision

Partie 5 : Réalisation d'un plan de bien immobilier

Contenu :

L'utilisation de KoziKaza

Méthode :

Coaching
Travail en ligne (à domicile ou en classe)
Cours ex-cathedra
Travail en ligne (à domicile ou en classe)<br /><br /> 12 heures de cours sont prévues (une heure/semaine). 10 heures seront consacrées à la compréhension des concepts (exposés par l'enseignant), et à des exercices sur ordinateur pendant la séance. 

Les deux derniers cours seront consacrés à la présentation pour chaque groupe du travail à réaliser. 
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Présentiel
Introduction à l'IA et applications
Présentiel
Enseignement à distance<br /><br /> Enseignement en présentiel. 
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Syllabus et présentation Powerpoint
Introduction à l'IA et applications
L'ensemble des informations disponibles sur Moodle<br /><br /> Des supports de cours sont disponibles sur la plateforme d'e-learning institutionnelle ( moodle.hech.be ) et possiblement sur Teams. Des vidéos et lectures seront proposées le cas échéant. 
Modalités d'évaluation et critères :
  • Formative : suivi en classe des premières versions de supports créés et feedback
  • Certificative : Les élèves seront évalués à 100% sur les différents travaux réalisés.
    Il n'y aura pas d'examen à présenter lors de la session de janvier. La note sera basée sur une grille d'évaluation qui sera transmise aux élèves au début du quadrimestre.
Introduction à l'IA et applications
Modalités d'évaluation :

  • Janvier : 
    25% Travaux journaliers (test sur Moodle)
    75% Présentation d'un projet (Plan A : en présentiel ou plan B : à distance ; face à un groupe d'étudiants)
  • Mai/Juin : 
    25% Travaux journaliers (test sur Moodle + Présentation sur un thème d'IA)
    75% Présentation d'un projet (Plan A : en présentiel ou plan B : à distance ; face à un groupe d'étudiants)
  • Août/Septembre :
    25% Test écrit avec question ouverte
    75% Présentation d'un projet
<br /><br /> La note finale sera constituée de deux volets?: 

  • 30% de travail journalier, qui sera la somme des points des réponse à des quiz diffusés au cours et/ou la remise de travaux réalisés en classe (Possibilité pour l'étudiant de suivre un MOOC sur l'IA - A préciser). 
  • 70% pour la réalisation d'une présentation avec l'aide de l'IA portant sur un sujet défini préalablement. Elle sera présentée par groupe de deux étudiants à l'avant-dernière ou dernière séance du cours.  
En cas d'échec, la note finale sera constituée de 100% sur base d'un travail à remettre en juin ou septembre et à présenter devant le professeur. 
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Introduction à l'IA et applications
L'étudiant doit avoir accès à Moodle et Teams

Lien Moodle : https://moodle.hech.be/course/view.php?id=999

Numéro de l'équipe Teams : l6x1e70
Contacts :
laura.diliberto@hech.be
Introduction à l'IA et applications
Claude Wasteels : claude.wasteels@hech.be
Nicolas Gillain : nicolas.gillain@hech.be<br /><br /> hadelin.debeer@hech.be?; raphael.hicter@hech.be ; olivier.englebert@hech.be?; claude.wasteels@hech.be