Zenika

Intelligence Artificielle

Par Zenika

Objectifs

  • Connaître l’état de l’art et découvrir le potentiel de l’IA pour l’avenir
  • Comprendre la portée et les limites de l’IA
  • Identifier des cas d’usage possibles, estimer la faisabilité de son projet et anticiper les problématiques inhérentes
  • Connaître et comprendre le fonctionnement des algorithmes
  • Identifier les technologies, les librairies et les services les plus utilisés
  • Construire une équipe sur un projet d'IA

Programme

Initialisation

Activité : Partager nos a priori

Partie 1 : définir l’intelligence artificielle pour en finir avec les mythes

Objectifs de cette partie :

  • Faire partager à l'ensemble des participants une vision commune et abordable quelques soient leurs compétences initiales.
  • Immédiatement faire le lien entre les buzz word (Data Science, deep learning, réseau de neurones,...) et des cas d’usages métiers
  • Mettre en perspective le potentiel du marché

Activité : l’IA dans la science fiction

Concrètement, c’est quoi l’IA ?

  • une définition qui évolue au fil du temps
  • ce qu’est l’IA et ce qu’elle n’est pas
  • les grandes composantes
  • test de turing
  • intelligence faible

Activité : Vision commune

Pourquoi l’IA, ce n’est pas que de la technologie

  • Principaux types d’applications (traitement automatique du langage, analyse des sentiments, détection d’anomalie, système de prédictions, reconnaissance visuelle…)
  • Exemples des cas d’usage pour chaque type d’application
  • Comment l’IA révolutionne les différents secteurs : relation clients, logistique, fintech, IT, etc.
  • Matrice des meilleurs segments d’investissements pour l’IA

L’intelligence artificielle, un buzz ?

  • Pourquoi c’est maintenant ?
  • Les chiffres du marché
  • Les acteurs
  • Les initiatives publiques
  • L’écosystème en France
  • Recherches en cours et applications à venir
  • Tendances et projections

Activité : Cartographie des cas d’usage

Partie 2 : Mise en perspective de l'écosystème IA

Les impacts sur la vie privée

  • Les assistants personnels
  • Les alternatives on device
  • Détecteur d’émotions et éthique
  • Les jeux de données d'entraînement
  • La vision européenne de la sécurité

L'impact de l'IA sur les métiers

  • Métiers de l’I.A.
  • Evolution des métiers de l'informatique

Limitations

  • Les limitations technologiques
  • Les frontières de l’entreprise

LABS : Concevoir et réaliser son assistant vocal

Introduction

Activité introductive : Idées retenues

Partie 3 : Algorithmes et l’écosystème de l’IA

Objectifs de cette partie :

  • Comprendre la différence entre les deux branches principales de l’IA et le principe de fonctionnement des algorithmes les plus utilisés
  • Connaître les domaines d’application de chaque algorithme et mettre en rapport avec des use cases connus
  • Présenter l'écosystème des programmes IA ainsi que ses caractéristiques
  • Donner quelques pistes sur les outils disponibles pouvant être intégrés dans un projet IA

Les algorithmes de l’IA

  • Les systèmes symboliques
  • Systèmes basés sur l’apprentissage
    • Apprentissage automatique (Machine Learning) :
    • Supervisé vs. Non Supervisé vs. Renforcé
    • Exemples de méthodes

Démo : Visualiser l’apprentissage en temps réel

  • A partir de la visualisation précédente introduire les problématiques :
    • biais dans les résultats
    • l’interprétabilité des résultats

Activité : Méthode et application

Apprentissage profond (Deep Learning)

  • les réseaux de neurones profonds pour les nuls
  • exemples d’applications

Activité : Applications des architectures de réseaux de neurones

Outils / briques du marché prêts à l’emploi

  • Reconnaissance d’images et vidéos
  • Reconnaissance et synthèse vocale
  • Analyse des sentiments
  • Traitement du langage naturel (NLP)

Ecosystème technique de l’IA

  • Les exigences / contraintes
  • Outils du Big data
  • Outils de la Data science
  • Infrastructure
  • Industrialisation

Activité : Data Science in action

Exemplification de la démarche de data science et de la méthode de travail

Partie 4 : Lancer un projet I.A. (LABS)

Objectifs de cette partie :

  • Mettre en situation les participants pour qu’ils puissent projeter les compétences acquises sur des cas d’usages qui résonnent avec leurs enjeux métiers
  • Permettre aux participants de percevoir les similarités et les particularismes d’un projet I.A. par rapport à un projet classique, notamment à travers la prédominance de l’aspect data.

Pédagogie

50% théorie, 50% pratique

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L’intelligence artificielle (IA) suscite bien des controverses. Des mythes du remplacement de l’homme par la machine à l’affrontement des intelligences, il est souvent difficile d’avoir une vision claire de ce qu’est l’IA et de ce dont elle est capable. Pourtant, l’IA est aujourd’hui une réalité bien ancrée dans le paysage économique. Elle aide les banques à réduire les risques de fraude, rend les usines totalement autonomes et assiste même le fisc français dans la lutte contre l’évasion fiscale. Si l’IA prend des formes variées – d’une enceinte connectée à un algorithme de conduite – les entreprises y recourent toutes pour une seule raison : bien utilisée, l’IA est un levier de performance.

Pour être acteur de cette rupture, il faut d’abord en comprendre puis en maîtriser les enjeux techniques, stratégiques et juridiques. Ces compétences permettront ensuite de mettre en œuvre efficacement l’IA pour transformer les organisations.

Cette Unité de Compétence introduit le certificat IA dans le business et en présente les grands concepts et enjeux pour vous permettre de devenir un acteur responsable de l’IA dans votre vie professionnelle et personnelle. Elle est composée de vidéos, de fiches, d’exercices et de cas pratiques.

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La formation est basée sur une Pédagogie active et ludique : 70% théorie et 30% pratique.