Découverte IA & Data Science en entreprise

PROCHAINE DATE : à définir par votre entreprise

SUPER POUVOIR À ACQUÉRIR

• Être préparé(e) au virage de l’Intelligence Artificielle (IA) et de la Data avec un temps d’avance sur les autres.
• Devenir force de proposition pour transformer vos data en valeur et intégrer l’IA à l’activité de votre entreprise.

OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE

• Comprendre la différence entre Intelligence Artificielle (IA), Machine Learning (ML) et Deep Learning.
• Découvrir comment l’IA est utilisée aujourd’hui par les entreprises pour gagner en compétitivité.
• Savoir comment mener un projet d’IA de A à Z, pour comprendre, au travers de cas pratiques : les étapes, les compétences et les ressources nécessaires.
• Comprendre comment analyser l’erreur d’un modèle de Machine Learning et la minimiser.
• Acquérir une vision globale de l’offre du marché et de l’écosystème de l’IA.
• Avoir une vision des techniques de traitement des données, telles que : le data mining, le Feature Engineering, le surentraînement et le sous-entraînement d’un modèle de Machine Learning.
• Savoir identifier les compétences nécessaires pour devenir Data Scientist ou structurer une équipe de Data Scientists.
• Découvrir le Design Thinking et identifier en équipe un projet d’IA à démarrer pour votre entreprise.

PRÉREQUIS

Cette formation est ouverte à TOUS ! Aucune connaissance technique n’est requise. Votre curiosité et votre envie d’apprendre suffiront !

MODALITÉS DE PARTICIPATION

• Cette formation de 14h est proposée en présentiel, sur 2 journées de 9h à 18h, soit dans nos locaux à Paris dans le XVe arrondissement, soit dans des locaux choisis par votre entreprise. Un mode de participation en Webinar est possible en 8 sessions de 2h chacune sur plusieurs jours consécutifs.
• Tous les profils sont les bienvenus, dans la limite de 12 personnes afin de veiller à la participation active de chacun.
• Cet atelier comprenant des cas pratiques, chaque participant doit être équipé avec :
  • un ordinateur sur lequel installer des logiciels
  • le navigateur Chrome
  • un compte Gmail, indispensable pour accéder à certains outils Google Cloud
• Avant de s’inscrire, chaque participant peut échanger sur ses besoins de formation, à partir du formulaire accessible depuis ce lien
• Les personnes en situation d’handicap sont invitées à nous consulter via la page “Contact” afin d’évaluer ensemble les possibilités d’adaptation de la formation.
• Pour programmer une session de formation pour votre entreprise contactez-nous via la page de “Contact“.
• Tarif indicatif pour 5 à 12 participants sur 2 jours : 8 000 €HT, hors frais logistiques, éligible au financement par des fonds mutualisés.

PROGRAMME DE FORMATION

JOUR 1

• Introduction à l’intelligence artificielle (IA)
  • Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
  • L’IA, le Machine Learning, le Deep Learning et la Data Science.
  • Pourquoi utiliser l’IA et comment ça marche ?
• Présentation de cas d’usage d’IA : génériques ou adaptés à un métier ou secteur.
• Cas pratique de vision par ordinateur pour apprendre à “entraîner” un classificateur d’images !
  • Collecte de la donnée.
  • Entraînement du modèle d’IA.
  • Analyse des résultats de l’IA entraînée :
    • Comment est calculée l’erreur ?
    • Le seuil de décision, la précision et le recall.
    • L’impact des faux positifs et faux négatifs.
    • La matrice de confusion et l’analyse de l’erreur.
• Présentation de l’écosystème de l’IA
  • C’est quoi une API et comment l’utiliser ?
  • Les APIs existantes d’IA.
  • L’offre actuelle et les acteurs de l’IA.
  • Comment construire une solution de ML ?

JOUR 2

• Introduction à la Data Science
  • Introduction à la Data Science.
  • Comment structurer une équipe de Data Science.
  • Le cycle de vie d’un projet de Data Science.
  • Comment démarrer dans la Data Science.
• Cas pratique sur des données structurées et le traitement naturel du langage pour “entraîner“ un logiciel à faire des prédictions.
  • Formulation du problème.
  • Data mining.
  • Entraînement du modèle d’IA.
  • Analyse des résultats de l’IA entraînée :
    • Comment est calculée l’erreur ?
    • Le Feature Engineering.
    • Introduction au traitement naturel du langage (NLP).
• La boîte à outils du Data Scientist.
• Introduction au Deep Learning.
• Introduction au Design Thinking, la méthode d’innovation pour concevoir une IA centrée utilisateur.
• Définition en équipe du projet d’IA à démarrer pour votre entreprise.
• Quiz d’auto-évaluation des connaissances acquises pour obtenir votre Attestation de formation.

FORMATEUR

Cette formation a été co-conçue et est co-animée par Camilo Rodriguez (formateur en écoles d’ingénieurs, consultant et développeur en Intelligence Artificielle et Halszka de Breza (facilitatrice en Design Thinking).