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Votre formation financée à 100 % par l’État pendant la crise sanitaire : comment ça marche ? En savoir plus. 

PO IA/Chef de projet

Catalix
Résumé
12 heures
E-learning / A distance
Prochaine session : 11/09/2020 - A distance
Prochaines sessions
A distance
11/09/2020  
2 500 EUR
18/09/2020  
2 500 EUR
25/09/2020  
2 500 EUR

Description de la formation

Formez les chefs de produits et chefs de projet métier de votre entreprise grâce à cette formation 100% en ligne

Le PO augmenté par l’IA : une formation-action en ligne de 12h pour savoir mener efficacement un projet utilisant du machine learning.

Objectifs visés

  • Identifier les problématiques business qui peuvent bénéficier du ML et prioriser les cas d’usage
  • Identifier le bon modèle d’apprentissage à utiliser : non supervisé, supervisé et du Deep Learning 

  • Structurer une démarche produit / projet de ML de bout en bout depuis la préparation des données jusqu’à la mise en production

  • Analyser les performances d’un modèle et sa pertinence business et appréhender les enjeux et risques liées à ce type de projet

Contenu

Session 1 : IA et Machine Learning, de quoi parle-t-on ?

1. INTRODUCTION À L’IA

  • Rappel sur les enjeux de l’IA. Pourquoi l’IA maintenant ?
  • Panorama de l’IA (règles vs ML, systèmes hybrides…)

En pratique : use case (quelques cas d’usage d’entreprise, des cas d’usage sélectionnés en fonction des profils et attentes des participants)

2. LES FONDAMENTAUX DE L’IA

  • ML : concept et use cases 
  • Réseaux de neurones artificiels
  • Introduction au Deep Learning : les modèles pré-entraînés/transfer learning
  • NLP : principes et applications
  • Computer vision : principes et applications
  • Enjeux et risques: biais, transparence.

En pratique : exercice (analyse de business case)

3. MACHINE LEARNING LANDSCAPE

  • Modélisation d’un problème au sens machine learning : input / output
  • Le ML : supervisé, non supervisé, semi supervisé, par renforcement, batch/online Learning
  • Régression, classification et clustering
  • Principaux algorithmes caractéristiques
  • Hyperparameters des modèles

HOMEWORK : Présentation de l’AI Business Canva et du travail à réaliser pour la session suivante.

Session 2 : Le projet de ML de A à Z (vue métier)

4. EXERCICE PRATIQUE 

Présentation des cas d’application basés sur les AI business Canvas (pitch et discussion)

L’organisation des projets de ML dans votre organisation: discussion facilitée pour repérer les meilleures pratiques

5. END-TO-END ML 

Qui fait quoi dans un projet de ML ? Avec quelles méthodologies ?

De l’acquisition des données à l’industrialisation (illustration avec un use case) :

  • La problématique des données : quantité, qualité, non représentativité, focus sur l’imbalanced dataset (exp : fraud detection)
  • Features engineering: irrelevent features, comment sélectionner, extraire et créer des nouveaux features
  • Zoom sur les enjeux Data/ algo, en particulier les biais, la privacy…
  • Overfitting/underfitting : quelle solution?

6. HOMEWORK 

Briefing sur les projets à réaliser pour la session suivante: préparation d’un dataset

Projets à réaliser individuellement sur le cas d’usage : Financial inclusion (classification)

Session 3 : Créez votre modèle de ML

7. L’ÉCOSYSTÈME DE L’IA 

  • Panorama des solutions, principaux acteurs et fournisseurs de solution dont services en ligne existants (Microsoft, Google, Amazon, startups…)
  • Langage Python, les bibliothèques de traitement de données (numpy, pandas, matplotlib, etc.), de ML (keras, scikit-learn, etc.) et de DL (Tensorflow)

8. EXERCICE PRATIQUE 

Réalisation des projets de Machine Learning avec les données préparées par les apprenants. Suivi pas à pas du projet avec un “datascientist coach” + manipulations.

9. LES ENJEUX DE L’ÉVALUATION BUSINESS ET BEST PRACTICES 

  • Les enjeux de l’évaluation business, au-delà de la performance du modèle: ROI et création de valeur
  • Synthèse sur les meilleures pratiques projet vue du métier
  • Q&A pour se lancer sereinement

Public Cible

  • Chefs de projet « métier »
  • Chefs de projet innovation/digital
  • Product owner

Déroulement de la formation

  • 12 heures de formations réparties sur 3 semaines
  • Promo de 10 participants maximum
  • Travaux individuels et collectifs dans les intervalles avec supports d’experts

Informations pratiques

Cette formation peut être organisée au sein de votre entreprise (intra) ou en inter-entreprise !

Avantages de la formation

  • Savoir identifier
    quand l’IA va apporter de la valeur à votre business
  • Pouvoir piloter un projet
    de A à Z aux côtés d’experts internes ou externes
  • Savoir challenger
    des fournisseurs de solutions basées sur de l’IA

Profil du Formateur

MOUCHIRA LABIDI

Docteure experte en intelligence artificielle. Elle a préparé une thèse autour de l’Intelligence Artificielle appliquée à l’efficacité énergétique chez le groupeEngie. Forte de 8 ans d’expérience, Mouchira a pour objectif d’être actrice de la révolution numérique et d’inspirer les femmes à rejoindre ce domaine passionnant.Lire son interview.

THOMAS SCIALOM

Partner chez reciTAL, startup spécialisée en NLP, Chercheur spécialisé en IA/NLP, forte expérience dans le secteur bancaire. Thomas intervient régulièrement dans des programmes de formation pour Catalix et à la Sorbonne.

THOMAS HOUDAILLE

Fondateur de Catalix by Devoteam. Entrepreneur. Expert en conseil en digital.
Thomas Houdaille a managé un think-tank puis un parti politique citoyen. Comex de thecamp. Il est membre du Hub France IA et mentor de startups.

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Contact

Catalix

47 bd Rabatau
13008 Marseille

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Organisme de formation: Catalix

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