Theorie
note

Date de dernière mise à jour du plan : 19/10/2022

Durée : 1 jour

La formation "État de l'art en Intelligence Artificielle" est dispensée à Rennes, Nantes, Bordeaux, Brest, Angers, Paris, Montpellier, Lyon, Toulouse, Lille

On entend tous les jours parler dans la presse et les médias, d’Intelligence Artificielle (IA), de Machine Learning, de Deep Learning, d’Auto Machine Learning (Auto ML). Mais concrètement, de quoi s’agit-il?

Au travers de ce cursus d’une journée, notre formateur pourra vous retracer l’histoire des Intelligences Artificielles (IA Forte / IA Faible) et pourra faire un focus plus prononcé autour du Machine Learning et du Deep Learning (Domaine de l’IA faible).

Par le biais de plusieurs exemples et cas d’usages, il vous sera alors possible de vous projeter sur ce type de projets à implémenter dans vos entreprises. Nos formateurs ont en effet pour habitude d’évoluer dans des projets métiers divers et variés (RH , Finance, Marketing, Médical, etc.) et pourront vous délivrer leurs retours d’expériences. Pour cette formation : pas besoin d’avoir un bagage complet en statistiques. Le but de cette formation est de rendre accessibles les notions parfois complexes qui résident dans les algorithmes de Machine Learning ou de Deep Learning.

Objectifs de la formation État de l'art en Intelligence Artificielle

  • Comprendre l’histoire des IA (Intelligences Artificielles), du Machine Learning, du Deep Learning, leurs origines et leurs définitions
  • Appréhender les différents types d’algorithmes d’apprentissage de Machine Learning (Supervisé VS non-supervisé)
  • Apprendre à classifier les différents algorithmes selon leur but : classifier ou réaliser une prédiction (régression)
  • Comprendre le cycle de vie d’un projet d’IA
  • Traiter d’autres types de données par le biais du Deep Learning
  • Se projeter dans des projets en entreprise par le biais de plusieurs cas d’usages concrets

Prérequis de la formation État de l'art en Intelligence Artificielle

  • Des connaissances en SQL sont appréciées
  • Des connaissances sur la théorie du Big Data sont un plus

Public visé de la formation État de l'art en Intelligence Artificielle

  • La formation en état de l’art des Intelligences Artificielles s'adresse aussi bien à des ingénieurs infrastructure que des analystes et des consultants BI / Big Data.

Programme de la formation État de l'art en Intelligence Artificielle

Les intelligences artificielles

  • Histoire des Intelligences Artificielles
  • Le problème de la prise de décision (Présentation des biais cognitifs)
  • Présentation des deux grands domaines de l’intelligence artificielle : l’IA forte et l’IA faible (ou faible intelligence), les solutions pour remplacer l’homme
  • Présentation générique du Machine Learning (Apprentissage Machine)
  • Présentation générique du Deep Learning (Apprentissage Profond)

Les cas d'usages derrière les intelligences artificielles

  • Présentation des cas d’usages les plus courants traités par les intelligences artificielles (Maintenance Prédictive, anti-spam, Détection de fraude, churn, etc.)
  • De nouveaux cas d’usages (NLP ou traitement du langage naturel, Speech To Text, Reconnaissance d’image, OCR, chatbot, reconnaissance vocale, voitures autonomes, etc.)

Le cycle de vie d'un projet data

  • Les acteurs d'un projet d'intelligence artificielle et leurs rôles respectifs : Data Scientist, Data Engineer, etc.
  • Les différentes étapes d'un projet d'intelligence artificielle

Classifier les algorithmes de machine learning

  • Algorithmes supervisés et non-supervisés
  • Algorithmes pour classifier les éléments (Clustering) ou pour réaliser des prédictions (Régressions)
  • Des cas d'usages pour le Machine Learning (Apprentissage Machine)

Traiter d'autres problématiques avec le deep learning

  • Histoire et origine du Deep Learning
  • Présentation des réseaux de neurones
  • Des cas d'usages pour le Deep Learning (Apprentissage Profond)

Comprendre les synergies entre big data et les ia

  • La source de tout : la donnée
  • Ne pas oublier le plus important : la qualité de la donnée
  • Présentation des données exogènes (médias sociaux, Open Data, etc.)

État de l'art du marché de l'intelligence artificielle

  • Le positionnement des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) dans la course à l'IA
  • Tour d'horizon des autres grands acteurs du marché

L'intelligence artificielle et l'éthique

  • De quoi parle-t-on exactement lorsqu’on parle d'IA et d'éthique ?
  • Les différents problèmes éthiques soulevés par l'IA