FFCNCERCERXBD14
Stage inter entreprise
Durée :
2 jour(s)
Présentation
Les services utilisant l’intelligence artificielle, en particulier ChatGPT, sont désormais omniprésents. L’Internet des objets (IoT), l’usage généralisé des technologies d’analyse de données, et le développement des solutions natives cloud augmentent la disponibilité d’informations de plus en plus détaillées. Les attentes envers ces technologies sont immenses, et les avancées rendent l’apprentissage des machines à la fois plus précis et moins coûteux.
Les opportunités sont indéniables, et il est légitime d’espérer la mise au point d’applications performantes nourries par les mégadonnées. Toutefois, pour tirer pleinement parti de ces avancées, il est crucial de comprendre les principes et les capacités de l’IA afin de dialoguer efficacement avec les experts de son utilisation et de son développement. Cela permet de mieux appréhender les enjeux, de poser les bonnes questions, et de participer activement à l’intégration de solutions intelligentes adaptées aux besoins spécifiques de chaque domaine.
Objectifs
- Reconnaître les techniques mathématiques, informatiques, d’infrastructure et des dispositifs nécessaires à la proposition de services d’intelligence artificielle
- Identifier les enjeux économiques liés à l’intelligence artificielle
- Lister les usages, la portée et les précautions d’utilisation de l’intelligence artificielle
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Programme
Introduction
- Intelligence artificielle, data science, machine learning : comment les différencier ?
- Principes généraux et mise en perspective
Les données à l’origine et au centre de l’IA
- Différents types de données
- Big data et explosion des données générées
- Enrichissement et sélection des données comme moyen d’améliorer la pertinence et les usages
Représentation des connaissances et raisonnement
- Bases en logique
- Apprentissage symbolique
- Programmation logique
L’apprentissage statistique à la base de l’IA
- Apprentissage supervisé : arbres de décision, réseaux de neurones
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Évolutions actuelles
- IA génératives
Principaux cas d’usage
- Analyse de données personnelles
- Analyse de données issues des machines
- Analyse de données complexes et médias
- Domaines d’application
- IA génératives
La transformation par la data et l’IA
- Focus sur les enjeux Organisation, RH et Compétences
- Focus sur le ROI d’une transformation Data et IA
- Étude de cas pour valoriser les données en entreprise
Synthèse et conclusion
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Points forts
Panorama complet des bases techniques et des enjeux économiques de l'intelligence artificielle.
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Modalités pédagogiques
Des cas d’usage illustrent les concepts théoriques.
Mises en situation professionnelles.
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Public cible et prérequis
Décideurs, product owners, chefsde projet et ingénieurs souhaitant appréhender les grands concepts, les usages et les domaines d’application de l’intelligence artificielle.
Une connaissance générale des technologies de l’information est souhaitable pour tirer pleinement profit de la formation.
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Responsables
Yann BALGOBIN
Titulaire d’un doctorat de Télécom Paris, son expertise porte sur l’économie numérique et ses enjeux : protection des données personnelles, économie des plateformes, enjeux socioéconomiques du numérique. Il est également responsable pédagogique des domaines « Management de la transformation numérique » et « Intelligence artificielle et ccience des données » à Télécom Paris Executive Education.
Prochaine(s) session(s)
- Du 31/03/2027 au 01/04/2027 à Paris
- Du 21/09/2027 au 22/09/2027 à Paris
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[Formation certifiante] Intelligence artificielle - Ingénierie des modèles
Domaine : Intelligence Artificielle et Science des Données
Durée : 26 jour(s)
Session(s) :
- Du 04/10/2027 au 29/06/2028 à Paris
