Introduction à la formation IA dans l’industrie
L’évolution de l’IA et son impact sur les différentes industries.
Aperçu des technologies de l’IA : apprentissage automatique, deep learning, traitement du langage naturel, robotique et vision par ordinateur.
Exemples d’applications de l’IA dans l’industrie : maintenance prédictive, contrôle de la qualité, optimisation de la chaîne d’approvisionnement et fabrication automatisée.
Exemples d’activités pratiques : analyser des études de cas de mise en œuvre de l’IA dans la fabrication et la logistique.
Panorama des technologies et outils d’intelligence artificielle
Les algorithmes d’IA : apprentissage supervisé et non supervisé, apprentissage par renforcement.
Principaux outils et plateformes d’IA spécifiques aux applications industrielles : TensorFlow, PyTorch, Keras pour l’apprentissage profond ; Scikit-learn pour l’apprentissage automatique ; ROS pour la robotique.
Introduction aux services d’IA basés sur le cloud et à l’edge computing dans des contextes industriels.
Exemples d’activités pratiques : démonstration de la mise en œuvre d’un modèle prédictif simple à l’aide de TensorFlow.
Data management pour les projets IA
Importance de la qualité, de la collecte et du traitement des données dans les projets d’IA.
Techniques de traitement des grands ensembles de données : nettoyage des données, normalisation, augmentation.
Considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données dans les applications industrielles de l’IA.
Exemples d’activités pratiques : effectuer le prétraitement de données sur un ensemble de données pertinentes pour le secteur industriel.
Développement et mise en œuvre de solutions d’IA
Étapes de la conception de solutions d’IA : identification du problème, conception de la solution, formation du modèle et déploiement.
Méthodologies de gestion de projet pour les projets d’IA : Agile et Scrum adaptées aux cycles des projets d’IA.
Surveillance et maintenance des systèmes d’IA en milieu industriel.
Exemples d’activités pratiques : conception d’un workflow pour un projet d’IA visant à améliorer l’efficacité opérationnelle dans une usine.
Considérations éthiques et réglementaires
Implications éthiques de l’IA sur le lieu de travail : déplacement d’emplois, transparence et responsabilité.
Le paysage réglementaire de l’IA en Europe, en mettant l’accent sur le RGPD et les réglementations à venir en matière d’IA.
Élaboration d’un cadre éthique de l’IA pour votre organisation.
Exemples d’activités pratiques : rédiger une ligne directrice en matière d’éthique de l’IA pour un projet d’IA dans l’industrie automobile.
