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Formation Intelligence Artificielle

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On entend souvent parler de l'Intelligence Artificielle, mais à quoi sert-elle, comment fonctionne-t-elle et comment s'y former ? Dans cet article nous répondons à ces questions et on nous vous expliquons comment on forme à l'Intelligence Artificielle chez Jedha !

Les technologies de l'information et de la communication évoluent à une vitesse ahurissante ces dernières années. Une transformation profonde du monde est en cours et impacte fortement tous les aspects clés du quotidien. Qu'il s'agisse de la santé, la communication, l'alimentation, la production ou l'éducation, rien n'est épargné. De même, de nouvelles disciplines apparaissent avec le lot d'innovations technologiques comme l'intelligence artificielle.

C'est un secteur d'activité en pleine effervescence qui continuera assurément à s'étendre dans les années à venir. Face aux possibilités qu'offre cette discipline, il est important de se préparer convenablement pour ne pas rater les opportunités futures. Pour cela, se former dans ce domaine est obligatoire. Jedha développe le concept et explique la formation à effectuer en intelligence artificielle.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

C'est une branche de l'informatique, dont l'objectif est de permettre à des machines de simuler parfaitement l'intelligence humaine.

De façon pratique, elle consiste à créer et exécuter des programmes sur des ordinateurs, pour penser et agir comme des êtres humains.

Trois éléments sont essentiels à sa mise en pratique : des systèmes informatiques, des données associées à un système de gestion, des algorithmes d'intelligence artificielle avancés. En effet, pour qu'une machine puisse penser comme une personne, elle a besoin d'avoir un grand nombre d'informations à disposition et d'une capacité élevée de traitement.

Importance de l'intelligence artificielle

La masse de données générées par les machines et leurs utilisateurs est énorme. Cet amas gigantesque d'informations ne peut être assimilé, traité et utilisé par un cerveau humain, pour prendre des décisions complexes. Pour cela, il est indispensable de trouver un moyen d'attribuer cette tâche à des ordinateurs.

C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle.

Elle ambitionne d'apprendre aux ordinateurs à traiter des informations comme des êtres humains. L'objectif ici est de pouvoir donner à ces machines la capacité de prendre des décisions complexes et pertinentes en totale autonomie.

Cas d'utilisations de l'intelligence artificielle connus

Cette technologie est déjà utilisée pour accomplir plusieurs fonctions. Il s'agit notamment de la détection de fraude et des chatbots.

Pour la détection de fraude, l'intelligence artificielle est mise à contribution dans le secteur financier de deux manières. La première concerne les demandeurs de crédit qui font leurs requêtes à travers des applications. Ces programmes se servent de l'intelligence artificielle pour faire une évaluation rapide de la solvabilité des utilisateurs et déterminer si le crédit doit être attribué.

La seconde utilisation de l'intelligence artificielle dans le contexte de la détection de fraude concerne les paiements frauduleux. Des moteurs sophistiqués, dotés de cette technologie servent à surveiller et identifier ces transactions financières effectuées par carte bancaire.

En revanche, les chatbots sont des interlocuteurs virtuels qui communiquent avec des personnes lorsqu'elles ouvrent une boîte de discussion sur un site web. Dans les cas où l'intelligence artificielle n'est pas capable de répondre convenablement à l'utilisateur en face, un humain prendra le relais de la conversation.

Lien entre intelligence artificielle et Data Science

Il existe un lien de filiation entre ces deux concepts qu'il est parfois difficile de différencier.

Data Science : définition

Il s'agit d'une discipline dérivée de l'intelligence artificielle. Elle regroupe plusieurs sous-domaines tels que les statistiques, les méthodologies scientifiques et l'analyse des données.

Son rôle principal est de permettre aux machines de déceler une logique dans la masse d'informations collectée et de pouvoir les mettre en perspective. Cela se fait à travers le développement et l'exécution d'algorithmes.

Comment marche la Data Science ?

En général, la mise en œuvre de la Data Science se fait en plusieurs étapes. La première consiste à collecter les données requises ou mettre en place un espace de stockage destiné à les recueillir. Il faut ensuite consacrer du temps à deux tâches chronophages, mais indispensables : la découverte et le nettoyage des données. Elles permettent d'établir une base solide pour mettre en place la modélisation.

Cette étape est la partie centrale du projet de Data Science. En procédant à des itérations successives, une combinaison de méthode et d'un algorithme de modélisation sera définie. Un modèle éprouvé sera enfin déployé.

Se former à l'intelligence artificielle

Avec Jedha, il est possible de se former convenablement dans ce domaine ! Les formations proposées en intelligence artificielle sont disponibles en présentiel (à Lyon et Paris) ou à distance. Plusieurs cursus sont accessibles à cette fin.


Formation Data Essentials

Il s'agit d'une formation de base pour les débutants en intelligence artificielle.

Son but est de donner les prérequis et d'offrir une bonne initiation à ceux qui la suivent. Il s'agit d'une formation de 50 heures qui comprend différents modules :

  • la visualisation des données,
  • la gestion des bases de données SQL,
  • une introduction au langage de programmation Python,
  • les statistiques,
  • l'A/B testing,
  • le Machine Learning.

La formation Data Essentials outille les novices de cette discipline pour apprendre le métier à partir de zéro. Les étudiants apprendront à gérer les équipes de data et à comprendre les problématiques liées à leurs activités quotidiennes. À terme, un certificat de formation enregistré au RNCP est délivré aux participants.

Formation Data Fullstack

Destinées aux personnes de niveau intermédiaire, elle permet d'obtenir toutes les compétences nécessaires au pilotage d'un projet de Data Science en totale autonomie.

C'est une formation de 420 heures pour devenir Data Analyst ou Data Scientist. La formation en Data Science est centrée sur :

  • l'analyse des données,
  • la formation en Machine Learning,
  • la formation en Deep Learning,
  • la gestion d'infrastructures Big Data,
  • le web scraping et les API,
  • le déploiement d'application Data sur Internet.

Participer à cette formation permet de développer son projet en intelligence artificielle. Elle permet une immersion totale dans le monde du Big Data et tout le processus de création d'un projet de Data Science. Une fois complété, un certificat de « Concepteur-Développeur en Sciences des données » reconnu par l'état est délivré aux participants.

Formation Data Lead

Cette formation est réservée aux experts du domaine et permet d'obtenir deux compétences distinctes : celles de Data Scientist et de Data Engineer.

En la suivant, les participants deviendront capables de créer leur propre architecture de données et la gérer.

Elle dure 70 heures et aborde plusieurs thématiques :

  • la programmation Scala,
  • la gestion d'infrastructure Big Data avec Spark Scala,
  • les bases de données SQL et NoSQL,
  • le Streaming de données avec Kinesis et Firehose,
  • l'ETS avec Airflow,
  • l'Unit Testing…

Pour pratiquer les compétences enseignées durant cette formation en intelligence artificielle, 2 projets sont ajoutés au cursus. À terme, la maîtrise du langage de programmation Scala permettra au participant d'effectuer des calculs et analyses complexes, sur d'immenses quantités de données. Un certificat de « Concepteur-Développeur en Sciences des données » récompense cette formation également. Les Machine Learning et le Deep Learning sont tous deux des sous-domaines de l'IA, découvrez ici la vraie différence en Machine Learning et Deep Learning.

Le Machine Learning : définition et utilité

C'est un sous-domaine de l'intelligence artificielle. Encore appelé « apprentissage automatique », il consiste à laisser une machine retrouver des schémas récurrents dans un ensemble de données. Il peut s'agir d'images, de mots, de chiffres, de statistiques…

Ce processus permet aux ordinateurs d'apprendre l'exécution d'une tâche de façon autonome, en observant une manière de faire à plusieurs reprises.

La machine devient ainsi progressivement plus performante pour effectuer le labeur spécifique qui lui est attribué. Une fois qu'elle est experte dans la détection des motifs inhérents aux données fournies, elle sera également efficace avec les nouvelles informations ajoutées.

De façon pratique, une formation au Machine Learning permet de développer plusieurs types d'algorithmes, avec certains qui sont plus utilisés que d'autres. Ils se classent en deux principales variantes en fonction des données traitées : étiquetées ou non étiquetées. À cela s'ajoutent d'autres programmes aux fonctionnalités particulières.

Algorithmes de Machine Learning pour les données étiquetées

Il s'agit principalement des algorithmes de régression linéaire, logistique et de l'arbre de décision. Leur rôle consiste à établir des liens entre les données traitées.

Celui de régression linéaire sert à prédire la valeur d'une variable dépendante en se basant sur celle d'une variable indépendante. Dans la vie réelle, l'algorithme est utilisé pour prédire le nombre de ventes, les statistiques, l'évolution en poids ou en taille, le prix des produits dans le futur… Il se décline sous deux versions : la version simple et la version multiple. La différence réside dans le nombre de variables utilisées pour la prédiction. Dans la régression linéaire simple, un seul élément de base est considéré contre deux au moins dans la modélisation linéaire multiple.

Concernant la régression logistique, elle est utilisée principalement lorsque les données dépendantes sont binaires. Sa fonction principale est de prédire la probabilité qu'un événement se produise et d'identifier le lien entre les probabilités de certains résultats spécifiques. Par exemple, l'algorithme peut servir à déterminer si une personnalité politique sera élue ou non. L'algorithme de régression logistique permet aussi une classification des informations dans des catégories précises, pour que leur analyse soit facilitée. La catégorisation se fera selon les étapes du processus ETL (Extract, Transform, Load).

En revanche, l'arbre de décision sert plutôt à faire des recommandations. Elles se feront en fonction de règles de décision préétablies conformément aux données fournies. Cela permet par exemple de proposer un boxeur sur lequel miser lors d'une compétition, en se basant sur son âge et le nombre de combats gagnés.

Algorithmes pour les données non étiquetées

Pour traiter les données non étiquetées, il faut plutôt faire appel aux algorithmes de clustering. Il s'agit ici d'identifier des groupes qui présentent des enregistrements similaires et de les étiqueter conformément au regroupement auquel ils appartiennent. Plusieurs programmes sont utilisés dans ce but : les K-moyennes, le TwoStep, le Kohonen.

En ce qui concerne les autres algorithmes de Machine Learning, on retrouve principalement les algorithmes d'associations et les réseaux de neurones. Les premiers détectent les schémas et les relations entre les données, ainsi que les règles d'associations (relations « si… alors »). Elles partagent beaucoup de points communs avec les principes utilisés dans le Data Mining.

Pour les réseaux de neurones, il s'agit d'algorithmes structurés en réseaux dotés de plusieurs couches. La première est responsable de la collecte des informations, tandis que la dernière présente des conclusions éventuelles assorties de probabilités. Entre les deux se trouvent les couches cachées, où l'analyse des données insérées est faite et les conclusions tirées.

On distingue également les réseaux de neurones profonds qui sont très utilisés dans le Deep Learning. Les couches intermédiaires sont plus nombreuses et cela permet un approfondissement des analyses fournies par les strates supérieures. En effet, les neurones à un niveau inférieur affinent le résultat proposé par ceux au niveau plus haut.

Le Deep Learning : définition et domaines d'intervention

C'est une version évoluée du Machine Learning et la plus utilisée actuellement.

Elle fait appel aux réseaux de neurones profonds pour détecter les schémas présents et surtout ceux qui sont les plus subtils.

C'est cela qui le rend plus performant que le Machine Learning.

Il faut noter que les réseaux de neurones profonds sont constitués de dizaines ou centaines de couches de nœuds interconnectés. Ces systèmes fonctionnent en synergie pour traiter les informations et faire des prédictions plus exactes. Leur mode de fonctionnement s'inspire directement du cerveau humain. Par analogie, les nœuds de calcul sont assimilables aux neurones et le réseau correspond à l'organe cérébral lui-même.

Le Deep learning est utilisé dans plusieurs situations réelles à notre ère. Il s'agit entre autres de :

  • voitures autonomes,
  • traduction automatique,
  • diagnostics médicaux,
  • détection de logiciels malveillants et fraudes,
  • robots intelligents,
  • exploration spatiale,
  • modération automatique de réseaux sociaux…

Bien d'autres domaines sont friands de l'utilisation du Deep Learning, et les formations au Deep Learning permettent de répondre à des besoins criants en recrutement.

Le NLP : définition et utilité

Connu sous le nom de Natural Language Processing, le NLP est une ramification de l'intelligence artificielle. Sa mission principale est de donner aux machines la capacité de comprendre le langage humain dans sa forme écrite ou parlée. La difficulté réside dans la différence notable qui caractérise le langage machine et celui des utilisateurs. Concernant les machines, le langage doit être structuré suivant des codes donnés et précis, pour que les instructions soient comprises aisément et sans ambiguïté. En revanche, l'expression humaine est le plus souvent très imprécise et peut rapidement conduire à la confusion.

Pour résoudre ce problème, des algorithmes spécifiques sont créés pour analyser le sens des mots employés par les humains. Ils servent à débarrasser la communication humaine de toute ambiguïté, à reconnaître certaines références et produire du langage machine.

Les champs d'application du NLP sont nombreux. Il est utilisé au quotidien au niveau des programmes d'assistance vocale, qui sont aptes à répondre à des instructions en écoutant des paroles uniquement. Le NLP sert également à la traduction automatique de textes entiers, sans l'intervention humaine. C'est le fonctionnement sous-jacent de Google Translator. Dans le marketing également, le NLP est régulièrement sollicité. C'est en analysant avec pertinence les mots clés saisis par les utilisateurs, que les algorithmes de Google ou Bing sont capables de présenter aux internautes des publicités et contenus adéquats.

L'intelligence artificielle est un domaine très vaste dont les domaines d'application sont très diversifiés. C'est une révolution en marche, qui conduira à la création de nouveaux besoins professionnels à satisfaire. En effet, la manipulation et l'analyse des données sont des compétences qu'il sera indispensable de maîtriser pour être un pionnier des technologies de l'information à l'avenir. Elles sont requises pour explorer chacune des sous-disciplines de l'intelligence artificielle. C'est pourquoi il est important d'effectuer une formation en Data Science, une formation en Machine Learning, une formation en Deep Learning et une formation en Natural Language Processing. En maîtrisant ces domaines, la formation en intelligence artificielle n'en sera que facilitée.

Louana Lelong
Écrit par
Louana Lelong
 - 
Content & Event Manager
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Jedha