Course objectives
L’Intelligence Artificielle (IA) est née au milieu des années 50 dans les universités américaines. Elle connaît aujourd’hui un écho considérable et suscite des craintes et des interrogations jusque dans les milieux politiques. En effet, ces dernières années ont vu apparaître des réalisations tangibles qui semblaient totalement irréalisables il y a encore peu. Des programmes intelligents parviennent à supplanter l’homme dans des activités qui lui étaient jusqu’alors réservées (reconnaissance visuelle, écriture automatique d’articles, véhicules sans chauffeur, ventes prédictives, robot de conversation, traduction automatique…). Des pans entiers du business sont bouleversés par l’arrivée d’acteurs maîtrisant parfaitement ces nouveaux outils. Toutes les industries sont très fortement impactées par ces technologies qui déstabilisent des forces existantes.
La compréhension de ces nouveaux outils technologiques s’avère désormais un enjeu crucial pour les décideurs et les architectes SI.
Ce séminaire vise avant tout à sensibiliser les participants à l’évolution du marché informatique, des métiers et des technologies induites par l’IA dans sa maturité actuelle et à venir. Il s’agira pour eux de disposer du vocabulaire, de comprendre les technologies et leurs enjeux afin d’être capables de mesurer les apports de l’IA que ce soit au niveau conceptuel ou technique et son impact sur les métiers. Cette formation aura également pour objectif de préparer au mieux les stagiaires à analyser les apports potentiels de l’IA dans leurs projets tout en disposant d’éléments concrets pour sa mise en œuvre et d’un vocabulaire commun.
Who is this course for?
Cette formation Intelligence Artificielle s’adresse à tout acteur des SI d’entreprises : décideur, DSI, utilisateur métier, chef de projet, architecte, développeur…
Prerequisites
Culture générale de base en informatique (OS, développement, SGBD…).
Programme
Les briques technologiques de l’Intelligence Artificielle (IA)
Démonstrations d’utilisations de l’IA, classification des technologies
Le machine-learning et les problématiques auxquels il répond
Le deep-learning et l’apprentissage profond, ses applications
Les frameworks de développement, panoramas et comparaison
Le rôle stratégique des données, phases de traitement des données
Applications génériques de l’IA
Le domaine de l’audio : reconnaissance, génération
Traitement du langage naturel : classification, traduction, conversation
L’image et la vidéo : segmentation, suivi, voiture autonome, robotique
Les applications métier de l’intelligence artificielle
Management : aide à la décision, détection de KPI
Marketing et commercial : segmentation client, détection de churn
Organisation de l’entreprise, productivité
Services techniques : maintenance prédictive, surveillance d’infrastructure, chaîne de fabrication, optimisation, consommation
IA et infrastructure informatique
IA et Big Data : l’importance de la donnée
Impacts sur l’infrastructure requise
Capter la donnée
Les projets IA en entreprise
Comment s’organise un projet lié à l’IA
L’importance de la gouvernance des données
Les nouveaux rôles de la DSI, les nouvelles compétences
Les acteurs de l’IA
L’IA d’aujourd’hui, entre réalité et effet marketing
Le positionnement des GAFAM, l’effet de l’IA sur leur marché
Les solutions innovantes les plus marquantes
Le positionnement de la France
Impact sociétal
La sécurité et les impacts sur la vie privée
La vision européenne de la sécurité (RGPD)
Responsabilité et éthique
Impact sociétal et cohabitation avec l’IA
Topics: Machine Learning et IA