SQLI Institut

Intelligence Artificielle (IA) - La synthèse

Par SQLI Institut

Objectifs

  • Disposer d’une définition concrète des solutions et outils d’Intelligence Artificielle
  • Savoir définir les types de bénéfices par métier, activité, secteur de l’Entreprise
  • Être en mesure de discerner les clés de réussite d’une solution d’Intelligence Artificielle
  • Connaître les solutions, outils et technologies actuellement employés dans un projet d’Intelligence Artificielle

Programme

1ÈRE PARTIE : LES USAGES DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

  • Des exemples d’application (témoignages vidéo)
  • Des exemples d’application dans d’autres secteurs : Santé, transport, la sécurité, l’énergie, la distribution, le luxe, le tourisme…
  • Du fantasme à la réalité de l’Intelligence Artificielle
  • Historique, concepts de base et applications de l’intelligence artificielle
  • Vision globale des dispositifs d’Intelligence Artificielle
  • Machine Learning vs Deep Learning

2ÈME PARTIE : QUELS SONT LES MÉCANISMES DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ?

RÉSEAUX DE NEURONES ET DEEP LEARNING

  • Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?
  • Le réseau de neurones : architecture, fonctions d’activation et de pondération des activations précédentes…
  • Qu’est-ce que l’apprentissage d’un réseau de neurones ? Deep versus shallow network, overfit, underfit, convergence
  • L’apprentissage d’un réseau de neurones : fonctions de coût, back-propagation…
  • Modélisation d’un réseau de neurones : modélisation des données d’entrée et de sortie selon le type de problème
  • Approximer une fonction par un réseau de neurones : présentation et exemples
  • Approximer une distribution par un réseau de neurones : présentation et exemples
  • Génération de représentations internes au sein d’un réseau de neurones
  • Généralisation des résultats d’un réseau de neurones
  • Révolution du Deep Learning : généricité des outils et des problématiques

SUR QUOI PORTE LE DEEP LEARNING ?

  • Les données : volumétries, dimensionnement, équilibre entre les classes, description
  • Données brutes vs features travaillées : que choisir ?
  • Classification de données
  • Les types : donnée, vidéo, image, son, texte, etc
  • Les enjeux d’une classification de données et les choix impliqués par un modèle de classification
  • Outils de classification : des réseaux de type Multilayer Perceptron ou Convolutional Neural Network
  • Prédiction d’information et donnée séquentielle/temporelle
  • Enjeux et limites d’une prédiction d’information
  • Règles structurelles au sein de la donnée pouvant permettre une logique de prédiction
  • Outils usuels de prédiction
  • Transformation/génération de données
  • Opération de réinterprétation d’une donnée : débruitage, segmentation d’image…
  • Opération de transformation sur un même format : traduction de texte d’une langue à une autre…
  • Opération de génération de donnée “originale” : Neural Style, génération d’images à partir de présentations textuelles
  • Reinforcement Learning : contrôle d’un environnement

PRÉSENTATION DES BOTS

  • Les types de Bots en fonction des domaines d’activité
  • Les enjeux marketing dans la digitalisation de la relation client
  • Pourquoi les entreprises misent-elles sur les Bots dans leur stratégie digitale ?
  • Optimiser la construction de l’interface d’échange du Bot : les composants spécifiques
  • Les offres des leaders du marché : Now (Google), Siri (Apple), Alexa(Amazon), Cortana (Microsoft)
  • Comment concevoir un Bot ?

LE LANGAGE NATUREL

  • Fondamentaux d’un système de compréhension de langage naturel
  • Comprendre les principes
  • Complexités de mise en oeuvre
  • Présentation des solutions Open Source
  • Solution de Google (Cloud Platform Speech), Alexa (Amazon), LUIS QnaMaker (Microsoft), Cognitive Services (Microsoft) …

3ÈME PARTIE : PLATES-FORMES DE DÉVELOPPEMENT

  • Solutions de Développement : Wit.ai (Facebook), Chatfuel, Api.ai (Google), BotFramework (Microsoft)…
  • Les Modes de programmation waterfall
  • Panorama des Framework de développement
  • Création d’un Bot sans codage, les solutions Chatfuel et autres
  • Le Passage du Flow au Bot (smooch.ia)
  • Toutes les solutions de méthodes de déploiement
  • Comment héberger un Bot sur un serveur Web ?

COMMENT METTRE EN OEUVRE UNE APPLICATION D’IA ?

  • Le cycle de vie d’un projet d’IA
  • L’accompagnement aux changements nécessaire (formation, communication, management)

4ÈME PARTIE : QUELS ACTEURS DE L’ENTREPRISE DOIT ON SE PRÉPARER À IMPLIQUER, CONSIDÉRER ?

  • Les acteurs d’un projet et post-projet
  • Nouveaux rôles dans l’entreprise
  • Les prestataires externes et l’écosystème
  • Dans votre entreprise, qui est concerné par l’Intelligence Artificielle : au sein du marketing, de la relation client, de la DSI …

5ÈME PARTIE : LA ROADMAP D’UN DÉPLOIEMENT D’UNE APPLICATION D’IA

  • La roadmap de la mise en œuvre d’une application en IA (avant, pendant et après le projet)
  • Les spécificités d’un projet d’IA
  • Le rétro planning du ou des recrutements et leurs incidences sur les projets
  • 6ÈME PARTIE : SYNTHÈSE
  • CheckList, bonnes pratiques
  • Échanges autour des spécificités métiers et activité des entreprises de chaque participant

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