LA PASSERELLE : 03. Concevoir et implémenter une solution d’IA pour les Data scientists
Organisme
LA PASSERELLE
40 RUE ALEXANDRE DUMAS75011 PARISVoir toutes ses formationsAutres organismes proposant cette formation
Durée
Modalités
Formation
- Mixte
Évaluation
1. Cas d'usage unique (1h) (épreuve orale) / 2. Questionnaire à visée professionnelle (45 min) (en ligne)
Certification
Réussite des 2 modalités d'évaluation (cas d'usage unique et questionnaire) / Le coût de la certification est compris dans le coût du stage.
Prix
Inter
La formation en Inter est dispensée pour un groupe de salariés d’entreprises différentes.
5 720 € HT / personne
Certification obligatoire
+ 400 € HT / personne
Intra
La formation en Intra est dispensée pour un groupe de salariés d’une seule et même entreprise.
25 257,14 € HT / groupe
Certification obligatoire
+ 400 € HT / personne
4 stagiaires minimum
Public
Professionnels dont les missions, en termes de traitement de données, sont plus avancées (notamment l'exploration de données avancée, la modélisation statistique et l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes) et qui disposent de compétences déjà solides en mathématiques et statistiques.
Pré-requis
'- Exercer un emploi comportant des activités orientées vers la création d’infrastructures, de logiciels, vers le traitement et l’analyse de données ou encore vers la maintenance des systèmes ;
- Des connaissances en mathématiques et statistiques, en particulier dans l’exploitation de données (statistiques descriptives, probabilités, statistiques inférentielles, analyse exploratoire des données, modélisation statistique) ;
- Justifier d’une expérience en programmation (1er niveau de maîtrise des langages de programmation, connaissances algorithmes et structures de données, architecture logicielle, systèmes d’exploitation).
- Des connaissances en mathématiques et statistiques, en particulier dans l’exploitation de données (statistiques descriptives, probabilités, statistiques inférentielles, analyse exploratoire des données, modélisation statistique) ;
- Justifier d’une expérience en programmation (1er niveau de maîtrise des langages de programmation, connaissances algorithmes et structures de données, architecture logicielle, systèmes d’exploitation).
Certification
Concevoir et implémenter une solution d’IA
Objectifs pédagogiques
La documentation
Les techniques de traitement de données
Adapter la solution selon les enjeux sociétaux et les besoins clients
Mesure et suivi de la performance
Les menaces
Les connaissances générales liées aux modèles d’IA
La modélisation IA
Les méthodes d’apprentissage
Industrialisation et architecture
- Documenter les jeux de données (datasheet, documentation technique)
- Documenter le flux de traitement des données (donnée source jusqu’à l’exploitation, chaine d’approvisionnement des données)
- Documenter le cycle de vie de la donnée
Les techniques de traitement de données
- Prendre en compte les techniques de génération de données (données synthétiques, confidentialité différentielle, etc.)
- Maitriser les techniques d’augmentation de données
Adapter la solution selon les enjeux sociétaux et les besoins clients
- Comprendre les impacts de la solution par rapport au destinataire direct et indirect
- Connaître, identifier et intégrer les différents risques éthiques et sociétaux associés à l’utilisation de l’IA en fonction du cas d’usage
- Connaître la réglementation en lien avec la confidentialité et utilisation des données et de l’IA pour les usages sensibles
Mesure et suivi de la performance
- Choisir et documenter le modèle de stockage adapté en fonction du cas d’usage et des données sources
- Maitriser les techniques de versionnage et de mise en production des modèles
- Maitriser les techniques de Mlops et frameworks associés (MLFlow, …), conteneurisation (docker) et les articuler avec les techniques de Devops
- Développer des tableaux de bord pour le suivi des performances et les métriques associées
- Intégrer les retours utilisateurs et les limites d’utilisation (retour du contrôle vers un humain)
Les menaces
- Connaître les menaces qui pèsent sur l’élaboration d’une solution d’IA et comprendre l’état de l’art des mécanismes d’atténuation (adversarial example) et évaluer les risques résiduels
Les connaissances générales liées aux modèles d’IA
- Comprendre les modèles d’IA et leurs champs d’application
- Maîtriser les outils (Tensorflow, Keras, ...) pour faire de L’IA
- Compréhension, prise de recul par rapport des cas d’usage
- Intégrer les contraintes opérationnelles (accès aux données, SI, etc…)
- Sensibilisation Écoconception (ex-gestion de flux de données vertueuse, code optimisé, …)
La modélisation IA
- Connaissance des différents modèles d’IA et de leurs spécificités (ex. contraintes liées aux différentes formes d’apprentissage
Les méthodes d’apprentissage
- Optimiser les méthodes d’apprentissage au regard du jeu de données
- Elargir les connaissances sur les bibliothèques du marché.
Industrialisation et architecture
- Bonnes pratiques Mlops, versionning, dév. Continu, CI/CD…
- Savoir « exposer » l’IA (API, web service, events, etc)
- Développement d’IHM basiques pour première retitution MVP (Tkinter, Flask, Django, …)
- Avoir une bonne connaissance des principaux éléments d’architectures impliquées pour l’IA
- Être capable de challenger les propositions techniques sous les contraintes performance, économique, écologique, …)
Programme détaillé
La Passerelle School propose la formation Conception et implémentation d'une solution d'IA sur une durée d'un peu plus de 3 mois avec les modalités pédagogiques suivantes :
- Une première semaine complète en présentiel,
- Puis chaque semaine suivante à raison d'un ou deux jours en téléprésentiel (cours en direct-vidéo),
- Des contenus en e-learning sont proposés en complément des 104 heures de formation
À la fin de la formation, une préparation aux examens est organisée avant de passer l'examen final permettant d'obtenir la certification.
Programme de la formation
Module 1 - Documentation
Documenter les jeux de données, les flux de traitement, et le cycle de vie des données.
Module 2 - Techniques de traitement de données
Prendre en compte les techniques de génération de données et maîtriser les techniques d’augmentation de données.
Module 3 - Adapter la solution selon les enjeux sociétaux et les besoins clients
Adapter une solution IA en tenant compte des besoins métiers et des enjeux sociétaux.
Module 4 - Mesure et suivi de la performance
Identifier et corriger les dérives de modèle et mesurer les indicateurs de performance.
Module 5 - Les menaces
Identifier les menaces à l’intégrité des données et évaluer les risques résiduels.
Module 6 - Préparation des données
Préparer les données pour un projet IA en nettoyant et normalisant les informations.
Module 7 - Connaissances générales liées aux modèles d'IA
Maîtriser les bases théoriques et pratiques des modèles d’IA et leurs outils associés.
Module 8 - Modélisation IA
Développer des modèles IA pour répondre à des problématiques métiers spécifiques.
Module 9 - Méthodes d'apprentissage
Apprendre à optimiser les modèles IA et à les déployer en production.
Module 10 - Industrialisation et architecture
Industrialiser les modèles IA et maîtriser les environnements d'architecture liés à l'IA.