Formation Intelligence Artificielle & Machine Learning

Devenez l’architecte du futur : Maîtrisez les algorithmes, du Machine Learning à l’IA Générative.

🎯 Objectifs de la formation

L’objectif est de transformer un développeur ou un analyste en un Ingénieur IA capable de concevoir des systèmes autonomes. À la fin de ce parcours, l’apprenant saura :

1. Maîtriser les fondements mathématiques nécessaires à la compréhension des algorithmes.
2. Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning complexes.
3. Intégrer des capacités de compréhension du langage (NLP) et de vision (Computer Vision).
4. Déployer des modèles d’IA générative et de LLM dans des applications réelles.

📖 Programme Détaillé (90 Heures)

Module 1 : Fondations & Écosystème (8h)

Comprendre le panorama de l’IA moderne.

• Histoire & Évolution : Du test de Turing aux Transformeurs.
• Typologies : IA Faible vs IA Forte, IA Symbolique vs Connexionnisme.
• Éthique & Biais : Les enjeux de la responsabilité et de l’équité dans les algorithmes.

Module 2 : Mathématiques pour l’IA (12h)

Le socle technique indispensable.

• Algèbre Linéaire : Vecteurs, matrices et manipulation de tenseurs.
• Probabilités & Statistiques : Distribution de données, Bayes et inférence.
• Calcul & Optimisation : Descente de gradient et fonctions de coût.

Module 3 : Machine Learning Fondamental (20h)

L’apprentissage à partir des données.

• Apprentissage Supervisé : Régression linéaire/logistique, Arbres de décision, SVM.
• Apprentissage Non-Supervisé : Clustering (K-means), réduction de dimension (PCA).
• Pipeline de données : Nettoyage, Feature Engineering et validation croisée.

Module 4 : Deep Learning & Réseaux de Neurones (18h)

Imiter le fonctionnement du cerveau.

• Perceptron & MLP : Architecture multicouches et fonctions d’activation (ReLU, Sigmoid).
• Entraînement : Backpropagation et optimiseurs (Adam, RMSprop).
• Architectures avancées : CNN (Vision) et RNN/LSTM (Séquences).

Module 5 : Natural Language Processing (NLP) (10h)

Donner une voix aux machines.

• Traitement de texte : Tokenisation, Stop-words, Lemmatisation.
• Word Embeddings : Word2Vec et introduction aux Transformers.
• Applications : Analyse de sentiment et création de chatbots basiques.

Module 6 : Computer Vision (10h)

Apprendre à la machine à voir.

• Traitement d’image : Filtres, contours et normalisation.
• Détection & Segmentation : Reconnaissance d’objets en temps réel (YOLO, ResNet).
• Transfer Learning : Réutiliser des modèles pré-entraînés pour gagner en efficacité.

Module 7 : IA Générative & Prompt Engineering (6h)

La révolution des LLM (Large Language Models).

• Architecture Transformer : Pourquoi GPT a tout changé.
• Prompt Engineering : Techniques de Zero-shot, Few-shot et Chain-of-thought.
• Intégration : Utilisation des APIs (OpenAI, Anthropic, Llama 3) dans vos logiciels.

Module 8 : MLOps : Déploiement & Cloud (6h)

Passer du notebook à la production.

• Serving : Création d’APIs avec FastAPI ou Flask pour servir les modèles.
• Cloud IA : Déploiement sur AWS SageMaker, Azure ML ou Google Vertex AI.
• Suivi : Monitoring de la dérive des données (Data Drift).

🏆 Projet Final : “L’Application Intelligente”

L’étudiant choisit une thématique parmi trois options pour valider ses acquis :

1. Finance/Immobilier : Système de prédiction de prix basé sur des données historiques.
2. E-commerce : Moteur de recommandation personnalisé (Recommender System).
3. Service Client : Chatbot intelligent capable d’analyser le sentiment et de répondre via une API.

• Livrable : Un dépôt GitHub contenant le code, le modèle entraîné et une démonstration fonctionnelle en visio.

👥 À qui cela s’adresse ?

• Développeurs Web/Mobile : Pour ajouter une intelligence “native” à leurs apps.
• Data Scientists : Pour approfondir leurs connaissances en Deep Learning et IA Générative.
• Ingénieurs Logiciels : Souhaitant se reconvertir dans le domaine le plus porteur de 2026.