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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Définir et expliquer le concept de l'IA (Intelligence Artificielle)
  • Identifier les apports potentiels par métier, activité ou secteurs, dans l'entreprise
  • Enumérer les principales solutions, outils et technologies déployés dans un projet d'IA
  • Identifier les clés de réussite d'une solution IA
  • Définir les enjeux juridiques et éthiques de l'IA
  • Identifier les applications de l'IA à différents domaines de l'industrie
  • Appliquer les concepts de ML (Machine Learning) et DL (Deep Learning).

Niveau requis

Avoir des connaissances générales en informatique et en gestion de projet numérique.

Public concerné

Dirigeants, DSI, chefs de projets, développeurs, architectes ou toute personne souhaitant comprendre les domaines d'application et les bénéfices de l'Intelligence Artificielle.

Programme

IA : panorama général

  • L'IA : hier et aujourd'hui
  • Qu'est-ce que l'IA ?
  • IA : fantasme et réalité
  • Les enjeux de l'IA
  • Les conséquences
  • Le marché de l'IA
  • Les acteurs
  • Les données
  • Les domaines de l'IA
  • Workflow d'un projet
    • Machine Learning
    • Data Science
  • Comment choisir un projet IA
  • Roadmap d'un projet IA
  • Cycle d'un projet IA
  • Les acteurs d'un projet IA
  • Outils techniques pour les équipes d'IA

Les outils de développement d'applications

  • Types d'outils
  • Focus sur les bots
  • Les solutions leader et émergentes
  • Les plateformes de développement (api.ai de Google, ait.ia de Facebook)
  • Solution Cloud pour IA

Le Machine Learning

  • Un peu d'histoire
  • Les types de Machine Learning
    • Apprentissage automatique supervisé
    • Apprentissage automatique non supervisé
    • Apprentissage automatique par renforcement
  • Les algorithmes du Machine Learning et leurs utilisations

Les outils Open Source utilisés en IA / ML et les plateformes Cloud IA

  • Outils Open Sources utilisés en IA / ML
    • TensorFlow
    • Keras
    • Scikit-Learn
    • Theano
    • Caffe
    • Torche
  • Les plateformes Cloud IA
    • Azure ML
    • AWS SageMaker

Use case métier

  • Analyse des sentiments via le NLP (Natural Language Processing)
  • Analyse des images via le Deep Learning
  • Prédiction et classification via le Machine Learning

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

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