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Blent.ai - L'Intelligence Artificielle en entreprise

  • Formation à distance
  • Des mentors experts de l'univers de la Data
  • Un parcours pensé pour les professionnels, le mix parfait entre flexibilité et accompagnement
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Objectifs pédagogiques

  • Assimiler les fondamentaux de l'IA et de ses applications dans les différents secteurs d'activité et métiers
  • Maîtriser le fonctionnement d'un projet d'IA (cycle de vie, environnement, acteurs, outils)
  • Assimiler les enjeux de l'intégration de projets IA au sein d'une organisation
  • Maîtriser les règles de mise en oeuvre, pilotage et suivi d'un projet IA au sein d'une organisation
  • Appréhender les questions réglementaires et éthiques
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Public visé

- Salarié en poste

- Salarié en reconversion

- Demandeur d'emploi

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Développement de compétences

- Via Organisme de formation

souscription-attente

Pré requis

  • Détention d'un Niveau Bac +4
  • Minimum 3 ans d'ancienneté dans une ou plusieurs entreprises
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Modalités d’évaluation

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Résultats attendus

Avoir la capacité d'obtenir la certification "Intégrer l'Intelligence Artificielle dans l'Organisation" délivrée par l'IA Académie

Détails

  • Fonctionnement d'un projet Data dans son ensemble et de ses différentes phases d'implémentation. Comment devenir opérationnel sur tout le cycle de vie d'un projet d'Intelligence Artificielle. De la collecte et l'analyse de données jusqu'au déploiement dans le Cloud, en passant par la modélisation, l'optimisation et l'interprétabilité.

  • Appréhension des rôles et interactions de chacun des membres potentiels d'un projet Data a. Data Scientist, l'acteur majeur pour la mise en place des algorithmes d'Intelligence Artificielle b. Data Engineer, le garant de la bonne circulation des données c. Machine Learning Engineer, le responsable de l'industrialisation et la mise à l'échelle des projets ML d. Manager/Product Owner, responsable du pilotage et du suivi de l'implémentation des projets IA e. Opérationnel(s) métier(s) : l'implication continue des métiers est un des facteurs de réussite d'un projet IA

  • Présentation théorique et prise en main via des exercices et projets autour de différents outils. a. Big Data et architecture de données : MapReduce, Hadoop, Spark, NoSql, Kafka... b. Machine Learning : Python, Modélisation (Scikitlearn, XGboost...), librairies d'interprétabilité, Pandas, Matplotlib c. Data Visualization d. Cloud : Privé/Public/Mixte, Multi-Cloud, Cloud de confiance, infrastructure, orchestration e. MLOps : La mise en production est un enjeu majeur pour l'industrialisation des projets IA en entreprise f. Les principaux algorithmes de Computer Vision g. Les principales techniques de traitement du texte (NLP)

  •  Comment identifier les cas d'usage IA afin de bâtir une stratégie IA efficace a. Description des cas d'usage par secteur (Banque, Assurance, Santé, Transports...) b. Application de l'IA et de la Data Science au sein des métiers (Risk Management, Compliance, Fraud detection, RH, Marketing, Relation Client...)

  • Comprendre le contexte d'une l'organisation, préparer et adapter son projet IA aux enjeux et contraintes de l'entreprise a. Les enjeux lors du lancement d'un projet IA b. Les risques lors du lancement d'un projet IA c. Mesurer le ROI, mettre en place les indicateurs de suivi du projet (KPI) d. Comment mettre en place une vraie approche de gouvernance des données

  •  Présentation du contexte réglementaire et des risques associés a. RGPD (données personnelles) b. Les réglementations liées à la Gouvernance des données (Solvabilité II, BCBS 239..) c. Identification des biais (notamment discriminatoires) d. Comment anticiper la future réglementation européenne autour de l'IA : l'AI Act e. Présentation des enjeux de souveraineté, notamment vis-à-vis des Cloud providers non-européens

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0.00 (0) 1 prestation Mise à jour le 7 septembre 2023

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Equipe pédagogique

  • Teacher 02

    Charles Bourrat

Les prix sont indiqués en HT (Hors Taxes).

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