Formation Exploitez la Data par l'Intelligence Artificielle : Potentiel Métier Révélé

Programme de la formation
Exploitez la Data par l'Intelligence Artificielle : Potentiel Métier Révélé

• Introduction à l'IA et la Data : Concepts Clés

  - Définition de l'Intelligence Artificielle et ses domaines
  - Rôle central de la donnée dans l'IA (donnée brute, information)
  - Cycle de vie de la donnée : acquisition, stockage, traitement
  - Pourquoi valoriser la data avec l'IA ? Enjeux et opportunités
  - Exemples concrets d'IA dans divers secteurs d'activité

• Types de Données et Préparation pour l'IA

  - Identification des types de données (structurées, non structurées)
  - Qualité de la donnée : biais, bruit, valeurs manquantes
  - Introduction aux techniques de nettoyage et de prétraitement
  - Normalisation et standardisation des données
  - Importance de la préparation des données pour la performance de l'IA

• Apprentissage Automate (Machine Learning) : Bases

  - Principes fondamentaux du Machine Learning
  - Apprentissage supervisé : régression et classification
  - Apprentissage non supervisé : clustering et réduction de dimension
  - Métriques d'évaluation des modèles simples
  - Cas d'usage de Machine Learning pour la valorisation

• Fondamentaux de l'Apprentissage Profond (Deep Learning)

  - Introduction aux réseaux de neurones : architecture et fonctionnement
  - Types de réseaux : CNN pour l'image, RNN pour le texte
  - Le rôle des algorithmes d'optimisation
  - Limitations et défis du Deep Learning
  - Applications concrètes du Deep Learning pour l'analyse de données

• IA et Prise de Décision : Cas d'Usage Stratégiques

  - L'IA comme aide à la décision : prédiction et recommandation
  - Automatisation des processus métier via l'IA
  - Optimisation des ressources et réduction des coûts
  - Étude de cas : IA pour le marketing, la finance, la logistique
  - Mesure de l'impact de l'IA sur la performance organisationnelle

• Éthique, Biais et Gouvernance des Données en IA

  - Les enjeux éthiques de l'IA : explicabilité, transparence
  - Identification des biais dans les données et les algorithmes
  - Stratégies d'atténuation des biais
  - Cadre réglementaire et RGPD pour l'IA et la donnée
  - Meilleures pratiques de gouvernance des données

• Conception d'un Projet IA : Du Besoins aux Outils

  - Définition des objectifs et identification du problème IA
  - Choix des données et des algorithmes adaptés
  - Méthodologies de projet IA (CRISP-DM, MLOps)
  - Introduction aux outils et plateformes IA (sans pratique)
  - Évaluation de la faisabilité technique et économique d'un projet IA

• Intégrer l'IA dans l'Entreprise : Stratégie et Veille

  - Élaborer une stratégie d'adoption de l'IA
  - Identifier les opportunités d'intégration de l'IA dans les processus existants
  - Les rôles clés et les compétences nécessaires pour un projet IA
  - Veille technologique et évolution des tendances IA
  - Préparer l'entreprise à l'ère de l'intelligence artificielle
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