Calcul scientifique et algorithmique

• Histoire de l’intelligence artificielle. Concepts et applications, depuis l’IA symbolique jusqu’à l’IA générative.
• Statistiques, probabilités et algèbre linéaire.
• Investigation et analyse forensique pour identifier et analyser les incidents, remonter aux causes, réaliser du reverse engineering et appliquer des actions correctives.

Apprentissage automatique  / Machine Learning

• Rappel sur les algorithmes de régression, de classement et de classification.
• Développement de l’IA symbolique..
• Évaluation de modèles d’intelligence artificielle (graphes, métriques et A/B testing).

→  Modélisation de données à travers des outils de prédictions pour différentes applications métiers et évaluation des modèles d’intelligence artificielle.

Gestion & analyse de la donnée

• Extraction de données pour les problématiques métier.
• Système de gestion de bases de données SQL, NoSQL.
• Création de pipelines de données (ETLs, Apache Spark, Apache Airflow).
• Analyse descriptive des données. Visualisation de données à l’aide de divers outils de Python, de R, Power BI, Tableau et Supernet..

→  Gestion et exploitation des données pour répondre aux besoins métiers, incluant l’extraction, la gestion de bases de données, la création de pipelines, l’analyse descriptive et la visualisation des données.
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Apprentissage profond / Deep Learning

• Initiation aux modèles d’apprentissage profond (MLP et CNN).
• Interprétabilité et explicabilité des modèles d’intelligence artificielle (SHAP, LIME,…), enjeux éthiques et réglementation de l’IA..
• Évaluation de modèles d’intelligence artificielle (graphes, métriques et A/B testing).

→  Modélisation de données à travers des outils de prédictions pour différentes applications métiers et évaluation des modèles d’intelligence artificielle.

Initiation MLOps, Gestion documentaire, Gestion de la fiabilité & testing

• Suivi et monitoring de modèles d’intelligence artificielle
• Outils d’intégration continue et de déploiement continu de modèles d’intelligence artificielle.
• Documentation fonctionnelle et documentation technique.
• Tests logiciels : tests unitaires, tests fonctionnels et tests de non-régression.

→  Développement, déploiement et monitoring d’applications web d’intelligence artificielle.

Cadrage de projet

• Méthode Agile de gestion de projet (Scrum, Waterfall), l’outil Kanban, estimation temporelle des tâches (diagramme de Gantt).
• Rédaction de cahier des charges et gestion documentaire.

→ Maîtrise des outils et méthodes de gestion de projet pour organiser, planifier et documenter efficacement.
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Data Analysis & Apprentissage profond (deep learning)

• Analyse descriptive des données. Visualisation de données à l’aide de divers outils de Python, de R, Power BI, Tableau et Supernet.
• Implémentation de modèles d’apprentissage profond (MLP, CNN, RNN, …).
• Utilisation avancée de modèles pré-entraînés pour les LLMs et l’IA générative (Huggingface, OpenAI,…).
• Évaluation de modèles d’intelligence artificielle (graphes, métriques et A/B testing).

→ Expertise en analyse descriptive et exploratoire des données, data visualisation avancée, implémentation de modèles d’apprentissage profond, incluant l’utilisation de modèles pré-entraînés et l’évaluation de modèles d’apprentissage.

Machine Learning Operation (MLOps)

• Virtualisation et conteneurisation d’applications.
• Cycle de vie des tests logiciels (STLC), outils d’intégration continue et de déploiement continu de modèles d’intelligence artificielle.

Machine Learning as a Service (MLasS)

• Automatisation de la modélisation de données à l’aide de L’AutoML et Machine Learning as a service..
• Optimisation et mise en production de solutions basées sur l’IA générative et les LLMs

→ Développement, déploiement et monitoring d’applications d’intelligence artificielle.

Business, Marketing & Finance

• Marketing Fondamental (stratégie, politique produit, enjeux)
• Analyse et communication visuelle
• Développement durable dans le numérique
• Négociation et gestion d’entreprise (finance, droit, management stratégique)

→ Comprendre le fonctionnement de la création et de la gestion des entreprises.