Plongée en Intelligence Artificielle (IA) : Techniques, Cas d'Usage et Innovations

Introduction à l’IA

• Définition et concepts : Fondements et notions de base.
• Historique et évolutions : Développement de l'IA à travers les décennies.
• Marché de l'IA : Exploration des secteurs d’application.
• Branches de l'IA : Panorama des principaux sous-domaines et leurs applications.
• Cas d'usage :
  • Recherche d’information et extraction de connaissances.
  • Assistants virtuels et agents conversationnels.
  • Véhicules autonomes et navigation.
  • Logistique et gestion d'entrepôts automatisées.
  • Santé connectée et applications médicales.
  • IA dans les jeux vidéo, domotique, traitement de données.
• Technologies clés et innovations : ChatGPT, OpenAI et autres avancées récentes.

Techniques Fondamentales de l’IA

• Machine Learning (ML) : Introduction aux applications et concepts.
• Réseaux de neurones : Explication des réseaux artificiels et de l’apprentissage profond.
• Types d'apprentissage :
  • Supervisé, non supervisé, par renforcement.
• Frameworks : Introduction à TensorFlow et autres outils.
• Travaux pratiques :
  • Implémentation d'algorithmes en Python.
  • Développement d'une application d'IA avec Flask ou Kivy.

Pipelines de Machine Learning

• Étapes :
  • Identification du problème et collecte des données.
  • Préparation, sélection et extraction de variables.
  • Entraînement, optimisation, et déploiement en production.
  • Suivi des performances et réentraînement.
• Introduction au MLOps : Automatisation des processus ML.
• Travaux pratiques : Création et entraînement de modèles en Python.

Traitement du Langage Naturel (NLP)

• Vue d'ensemble : Enjeux et applications en entreprise.
• Techniques de base :
  • Tokenisation, racinisation, lemmatisation, Bag-of-Words.
  • Défis linguistiques et ambiguïtés.
• Applications pratiques : Analyse de sentiments, extraction d’informations.
• Travaux pratiques : Développement d'un modèle NLP.

Chatbots et Agents Conversationnels

• Importance et rôle des chatbots : Applications et cas d’usage.
• Développement d'un chatbot avec Dialogflow : Méthodologie et intégration web.
• Facteurs de succès et défis : Assurer l’efficacité des interactions.
• Travaux pratiques : Conception et déploiement d’un chatbot.

Vision par Ordinateur (Computer Vision)

• Introduction : Concepts et applications de la vision par ordinateur.
• Utilisation d’OpenCV : Traitement d’images et suivi d'objets (Camshift).
• Défis techniques : Solutions pour une implémentation optimale.
• Travaux pratiques : Détection et suivi d’objets.

Perspectives et Avenir de l'IA

• Défis actuels : Éthique, régulation, scalabilité.
• Tendances futures : Opportunités dans divers secteurs.
• Implications sociales et sécuritaires : Réflexion sur l'impact global de l'IA.
• Atelier de prospective : Analyse de l'évolution de l'IA.

Enjeux Éthiques et Bonnes Pratiques

• Fiabilité et qualité des résultats : Mesurer et évaluer l'efficacité de l'IA.
• Gestion des biais et erreurs : Prévenir les biais algorithmiques.
• Aspects juridiques et RGPD : Droits d’auteur et protection des données.
• Confidentialité et sécurité : Bonnes pratiques pour protéger les données.
• Intégration responsable : Utilisation éthique de l'IA dans les entreprises.
• Outils de protection des données : Présentation des principales plateformes.