Formation Créer une application web avec intégration IA : guide complet

Programme de la formation
Créer une application web avec intégration IA : guide complet

• Introduction à l'IA et aux Applications Intelligentes

  - Définition et histoire de l'IA
  - Types d'IA : forte, faible, symbolique, connexionniste
  - Panorama des applications IA existantes (vision, langage, recommandation, etc.)
  - Enjeux éthiques et sociétaux de l'IA

• Fondamentaux du Machine Learning

  - Concepts clés : données, features, modèles, entraînement, test
  - Types d'apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
  - Algorithmes classiques : régression linéaire, k-NN, arbres de décision
  - Préparation et nettoyage des données (prétraitement)

• Deep Learning et Réseaux de Neurones

  - Introduction aux réseaux de neurones artificiels (RNA)
  - Architecture des réseaux : couches (input, cachée, output), perceptron, activation
  - Apprentissage profond : principes et avantages
  - Frameworks courants (TensorFlow, PyTorch) présentation

• IA Génératives : Comprendre et Utiliser les Modèles

  - Introduction aux modèles génératifs : GANs, VAEs, Transformers
  - Applications des IA génératives (texte, image, code)
  - Principes de fonctionnement des Large Language Models (LLMs)
  - Évaluation des performances des IA génératives

• Exploiter les API d'IA et Services Cloud

  - Présentation des services IA en ligne (Azure AI, Google Cloud AI, AWS AI)
  - Intégration d'API de services cognitifs (vision, reconnaissance vocale, NLU)
  - Authentification et gestion des accès aux API
  - Exemples pratiques d'intégration via des SDKs

• Conception d'un Agent Conversationnel (Chatbot)

  - Introduction aux chatbots et assistants virtuels
  - Compréhension du langage naturel (NLU) et génération (NLG)
  - Design de l'architecture d'un agent conversationnel
  - Outils de développement de chatbots (ex: Rasa, Dialogflow)

• Interface et Expérience Utilisateur (UX) pour l'IA

  - Principes ergonomiques pour les applications IA
  - Conception d'interfaces intuitives pour les interactions IA
  - Gestion des erreurs et des retours de l'IA à l'utilisateur
  - Tests utilisateur et itérations de conception

• Pipeline de Développement d'une Application IA

  - Phases du projet IA : conception, prototypage, développement, déploiement
  - Choix des outils et technologies (langages, bibliothèques, frameworks)
  - Gestion de version et collaboration (Git)
  - Bonnes pratiques de codage pour l'IA

• Déploiement et Mise en Production d'Applications IA

  - Stratégies de déploiement (cloud, on-premise, edge)
  - Conteneurisation (Docker) et orchestration (Kubernetes)
  - Surveillance et maintenance des modèles en production (MLOps)
  - Mise à jour et versioning des modèles IA

• Sécurité et Conformité des Systèmes IA

  - Menaces spécifiques aux systèmes IA (attaques adversariales)
  - Protection des données et confidentialité (RGPD)
  - Biais algorithmiques et équité dans l'IA
  - Robustesse et explicabilité des modèles IA (XAI)

• Spécificités des Écosystèmes et Plateformes IA

  - Panorama des plateformes de développement IA (Colab, Kaggle, Hugging Face)
  - Utilisation des notebooks Jupyter pour le prototypage
  - Accès aux datasets publics et privés pour l'IA
  - Bonnes pratiques de collaboration sur projets IA

• Projet Pratique : Conception et Prototypage d'une App IA

  - Définition d'un cas d'usage concret pour une application IA
  - Construction de l'architecture fonctionnelle et technique
  - Implémentation d'un prototype intégrant un service IA
  - Présentation et démonstration du projet développé