Mastère Intelligence Artificielle (Bac+5)

La construction de datasets est essentielle pour l’analyse de données. Ce module enseigne la présentation et l’organisation de données structurées et non structurées dans divers formats comme les bases de données, les fichiers CSV et les API. Il inclut le tri, le nettoyage et la validation des données à l’aide d’outils comme Python, R et les tableurs. Un bon dataset doit être bien documenté pour une utilisation future et une compréhension optimale.

Les mathématiques appliquées à l’IA sont essentielles pour construire et comprendre les modèles complexes. Elles incluent l’algèbre linéaire, la théorie des graphes, les statistiques et les probabilités, offrant un langage commun pour améliorer les performances des systèmes d’IA. Ces concepts permettent de modéliser et résoudre des problèmes, paramétrer correctement les machines d’apprentissage automatique et ajuster les modèles. L’intersection des mathématiques et de l’IA ouvre des innovations dans divers secteurs comme la finance, la santé et la robotique. Maîtriser les mathématiques est crucial pour l’avenir des nouvelles technologies.

Le traitement des données couvre l’acquisition de données via des capteurs, les types de signaux, et les notions de bruit et biais. Il inclut des concepts mathématiques comme les transformées de Laplace et Fourier, essentiels pour l’analyse fréquentielle. Cet enseignement explore le fonctionnement des capteurs physiques et la construction de jeux de données, incluant la calibration et la structuration des données. Il traite également de l’analyse et du nettoyage des données, ainsi que des techniques avancées de traitement du signal en temps réel, avec des applications en traitement d’images et audio.

Le NoSQL est un système de gestion de bases de données non relationnelles, idéal pour manipuler rapidement des données hétérogènes et non structurées. Contrairement au SQL, il ne repose pas sur des modèles relationnels, ce qui le rend parfait pour les applications d’IA traitant des textes, images, vidéos et logs. Des outils comme MongoDB, Cassandraet Elasticsearch permettent de stocker et gérer efficacement ces données, offrant une grande flexibilité sans restructurer toute la base. Le NoSQL est particulièrement utile en phase de développement ou d’expérimentation en IA, permettant des réponses rapides et une adaptation aux flux de données en temps réel. Sa capacité à évoluer rapidement sans perturber le système est un avantage majeur pour les projets d’IA.

Le Big Data désigne des ensembles de données complexes, volumineux et variés, en constante croissance. Il implique la collecte, le stockage et l’analyse d’énormes quantités d’informations provenant de sources diverses comme les réseaux sociaux et les capteurs. Ses caractéristiques principales sont le volume, la variété, la vélocité et la véracité. Le Big Data permet aux entreprises de découvrir des tendances, d’optimiser les processus et d’innover. Il est utilisé dans divers secteurs comme la santé, la finance et le marketing. La gestion efficace du Big Data nécessite des technologies avancées comme le Cloud Computing et l’Intelligence Artificielle. En résumé, le Big Data révolutionne l’exploitation de l’information pour rester compétitif.

Les méthodes et algorithmes récursifs restent essentiels dans le développement de l’IA, s’appuyant sur les suites mathématiques et la programmation fonctionnelle. La récursion décompose des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples, optimisant la recherche de solutions et l’analyse de données. En IA, cette approche assure la fiabilité et la prévisibilité des programmes, en évitant les erreurs et les effets de bord. Elle est cruciale pour concevoir des algorithmes logiques, l’apprentissage automatique et la résolution de contraintes. Associée à une programmation déclarative, la récursion permet des solutions modulaires, faciles à tester et à faire évoluer. Elle renforce la clarté, la maintenabilité et la robustesse des systèmes intelligents, optimisant ainsi la gestion de la complexité et les performances en IA.

Les méthodes et règles de décision par la logique en IA utilisent des moteurs d’inférences pour résoudre des problèmes définis par des domaines et des contraintes. Ce cours, faisant suite à la programmation fonctionnelle, introduit une nouvelle manière de concevoir des algorithmes tout en garantissant leur bien-fondé. Il met en évidence l’importance d’une forme normale pour les démonstrations et la différence entre conséquence logique et démonstration. Il offre une étude pratique du principe de résolution et de la preuve par réfutation, adaptant les architectures logicielles pour des problématiques complexes. Il renforce l’apprentissage du data scientist sur l’importance des données fiables et nettoyées, associées à des domaines et contraintes adaptées pour concevoir des informations et résolutions pertinentes. L’utilisation d’outils permet de manipuler ces architectures pour construire des déductions intelligentes.

Les méthodes et algorithmes avancés pour l’IA visent à approfondir la compréhension des théories et modèles fondamentaux de l’apprentissage automatique. L’objectif est d’étudier le fonctionnement interne des algorithmes pour optimiser leur utilisation dans la création d’architectures IA. Avant de paramétrer un algorithme, il est crucial de comprendre ses principes pour l’employer efficacement. Les data scientists doivent produire des développements de qualité en minimisant les biais et les erreurs. Ce cours se concentre sur la compréhension approfondie des mécanismes et la mise en œuvre manuelle d’algorithmes classiques en IA et Machine Learning. Il privilégie une approche théorique et conceptuelle, complétée par des exercices pratiques en Python. L’objectif est d’acquérir une solide maîtrise des fondamentaux, plutôt que de se limiter à l’utilisation d’outils spécifiques. Il est essentiel pour les data scientists et les architectes en IA de disposer de bons algorithmes et de données soigneusement nettoyées pour garantir l’efficacité des architectures d’IA.

Le cours de Machine Learning offre aux data scientists les bases solides pour construire des architectures d’IA en apprentissage automatique. Cette formation approfondie couvre toutes les étapes essentielles d’un projet, de la conception à la validation. Les participants apprendront à manipuler les bibliothèques Python pour déployer des modèles performants et adaptés à divers cas d’usage. Le cours inclut la gestion des données, la sélection de caractéristiques pertinentes et la réduction de dimensionnalité pour améliorer la performance des architectures. Les étudiants évalueront la performance de leurs modèles à l’aide de métriques comme l’accuracy, la précision et la courbe ROC. La formation met l’accent sur des techniques avancées comme la validation croisée, la recherche d’hyper-paramètres et la régularisation pour éviter le sur-ajustement. Des discussions sur les enjeux éthiques liés aux biais et à la transparence des modèles sont également intégrées. À la fin du cours, les étudiants-ingénieurs maîtriseront la science de l’IA, la conception des données et les techniques de développement pour produire des architectures d’IA robustes.

Ce cours de Deep Learning offre aux architectes IA et data scientistsune expertise approfondie sur les réseaux de neurones et leurs applications. Il couvre les concepts fondamentaux comme les perceptrons, les architectures de réseaux (CNN, RNN, transformeurs) et les techniques d’optimisation telles que la rétro-propagation. Les étudiants apprendront à utiliser des frameworks populaires comme TensorFlow et PyTorch pour concevoir et déployer des modèles. Le programme inclut des méthodes pour éviter le sur-apprentissage et aborde les enjeux éthiques et la gestion des grands ensembles de données. Les applications pratiques incluent la reconnaissance d’image, la traduction automatique et les systèmes de recommandation. À la fin du cours, les étudiants seront capables de développer des solutions d’IA pour résoudre des problématiques complexes.

Ce cours de traitement du langage naturel enseigne la construction d’architectures capables de lire, résumer et traiter du texte. Il se concentre sur le développement pratique en utilisant des ensembles de données structurées, combinant syntaxe et sémantique. Grâce à des modèles bien choisis, les participants créeront des IA génératives pour répondre aux besoins des utilisateurs. Le programme couvre l’intégralité du processus de science des données, du nettoyage des données à l’évaluation des modèles. Les étudiants apprendront à sélectionner des modèles appropriés et à ajuster les paramètres pour optimiser les performances. L’objectif est de fournir des solutions scientifiques robustes pour développer des architectures d’IA efficaces.

Ce module de vision par ordinateur enseigne la construction d’architectures pour capturer, comprendre et traiter des images ou des vidéos en temps réel. Il se concentre sur le développement pratique en utilisant des ensembles de données initialement non structurées, composées de pixels et de couleurs. Grâce à des modèles bien choisis, les participants créeront des IA capables de répondre aux besoins des utilisateurs. Le programme couvre l’intégralité du processus de science des données, du nettoyage des données à l’évaluation des modèles. Les étudiants apprendront à sélectionner des modèles appropriés et à ajuster les paramètres pour optimiser les performances. L’objectif est de fournir des solutions scientifiques robustes pour développer des architectures d’IA efficaces en vision par ordinateur.

Ce chapitre sur les agents autonomes enseigne la cohabitation de multiples architectures d’IA, individuelles et collectives. Il offre des modèles théoriques pour définir un agent autonome, essentiel pour répondre aux besoins de flexibilité, d’efficacité et de sécurité dans divers domaines. Les robots autonomes, comme ceux utilisés en usine, prennent des décisions en temps réel, tandis que les jumeaux numériques permettent de tester ces agents dans des environnements simulés. Dans l’Internet des objets (IoT), les capteurs intelligents forment des réseaux autonomes pour la surveillance et la gestion à distance. Les systèmes autonomes transforment l’industrie avec l’automatisation des chaînes de production, la maintenance prédictive et la gestion des flux. Des drones autonomes aux robots humanoïdes, ces technologies illustrent leur efficacité dans divers environnements. La complexité croissante de ces systèmes nécessite des solutions innovantes pour assurer leur compatibilité et coopération, transformant ainsi les industries et les modes de vie.

Ce cours de MLOps offre aux data scientists les compétences essentielles pour déployer, gérer et maintenir des modèles d’apprentissage automatique en production. Il souligne que le succès d’un projet d’IA dépend non seulement de la création de modèles performants, mais aussi de leur gestion opérationnelle efficace. Le MLOps permet d’automatiser les processus de déploiement, de surveiller les performances en temps réel et de gérer les versions pour assurer la stabilité et la fiabilité des solutions. En maîtrisant ces pratiques, les data scientists peuvent réduire les délais de développement et garantir une meilleure reproductibilité. Il facilite la collaboration entre les équipes de développement, d’ingénierie et d’exploitation grâce à des outils et méthodologies spécifiques. Le MLOps permet également de gérer la scalabilité des modèles, notamment dans des environnements cloud ou distribués. Il aide à anticiper et corriger rapidement les défaillances, assurant ainsi une expérience utilisateur optimale.

Cette formation de méthodologie enseigne aux data scientists et architectes IA comment rédiger une note de recherche professionnelle claire et structurée. Il couvre la présentation de problématiques, méthodologies, résultats et recommandations de manière concise. Les participants apprendront à adapter leur communication à différents publics, techniques ou non. Une note de recherche doit être concise, structurée et rédigée dans un langage clair pour informer efficacement. Elle sert à communiquer l’avancement ou les résultats d’un projet d’IA à des collègues, partenaires ou décideurs. Maîtriser cette compétence est essentiel pour définir et transmettre les demandes et besoins d’un projet.

Cette initiation à l’Intelligence Économique appréhende les principes et enjeux de cette discipline stratégique. Il enseigne à collecter, analyser et exploiter de manière éthique des informations pour des décisions éclairées dans un environnement concurrentiel. Les étudiants développeront des compétences en recherche d’informations, veille technologique et analyse de données. Ils apprendront à utiliser des outils numériques comme les moteurs de recherche avancés et les logiciels de veille. La veille concurrentielle permet d’identifier les tendances du marché, les innovations et les mouvements des concurrents. Le respect de la législation sur la confidentialité et la propriété intellectuelle est crucial dans la collecte d’informations.

Cette pratique de l’anglais offre aux étudiants en informatique des compétences essentielles pour améliorer leur maîtrise de la grammaire et du vocabulaire. Il les aide à construire des phrases correctes et variées, et encourage la lecture de divers textes pour enrichir leur compréhension écrite. Les participants apprendront la cohérence, la cohésion et la citation des sources, tout en développant des stratégies d’analyse de documents et de données. Le cours inclut également la pratique de l’écoute passive via des supports audio et vidéo pour s’habituer à différents accents et prononciations. Il vise à rendre les étudiants autonomes dans leur apprentissage de l’anglais, en leur fournissant des ressources et des méthodes efficaces. Ces compétences sont cruciales pour une communication efficace dans le domaine de l’informatique.

Ce cours de Big Data et architecture de données enseigne la mise en place d’écosystèmes pour traiter des informations en temps réel. Il met l’accent sur la maîtrise des architectures Big Data, essentielle pour concevoir des systèmes performants et évolutifs. Complémentaire au module MLOps, ce cours approfondit l’architecture des flux de données, leur orchestration, stockage et traitement. Il couvre des outils modernes comme Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming et les architectures cloud associées. L’orchestration des workflows de données est abordée via Apache Airflow pour une gestion efficace des pipelines en production. Les notions de conteneurisation avec Docker et Kubernetes sont utilisées pour illustrer la portabilité et la scalabilité des solutions Big Data. Les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des données dans des environnements distribués sont également traités.

Ce cours d’IA générative 2D/3D offre une compréhension approfondie des technologies de création numérique. Il couvre des modèles comme les auto-encodeurs, GANs, VAEs et les transformeurs pour générer des images réalistes, essentielles dans des domaines comme la réalité virtuelle et la Conception Assistée par Ordinateur (CAO). La formation pratique utilise des frameworks comme PyTorch et TensorFlow, ainsi que des datasets complexes tels que COCO et ShapeNet. Les étudiants apprendront les processus génératifs, notamment les modèles de diffusion, pour produire des images haute fidélité. L’intégration du multimodal avec des modèles comme CLIP ouvre la voie à des applications innovantes combinant texte et image. Le cours aborde également les outils de visualisation, les techniques de modélisation 3D et les pipelines complets de collecte de données à la génération. Enfin, il sensibilise aux enjeux éthiques et à la qualité des résultats pour une approche responsable de l’IA générative.

Ce cours d’IA décisionnelle (MLBI) offre une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de la Business Intelligence (BI) et des techniques modernes d’apprentissage automatique. Il enseigne comment collecter, analyser et visualiser des données pour soutenir la prise de décision stratégique dans une organisation. Le cours explore les enjeux, outils et processus clés de la BI, en soulignant l’importance de la qualité des données et des indicateurs pertinents. Il aborde les principes de l’apprentissage automatique pour automatiser et optimiser l’analyse des données, en construisant des modèles capables d’identifier des tendances et de faire des prédictions. Les étudiants apprendront à entraîner, valider et déployer des modèles de Machine Learning adaptés à des problématiques de BI. Le cours couvre également l’utilisation d’outils et de langages comme Python, Scikit-Learn et TensorFlow pour développer des modèles d’analyse automatisée.

Ce cours d’IA pour le traitement du son offre une compréhension approfondie des techniques et de la construction de modèles d’IA appliqués à la création et à la reproduction de sons. Il couvre toutes les étapes, de la collecte et la captation de données sonores à leur traitement et leur synthèse. Les étudiants apprendront à structurer des bases de données audio pour entraîner des modèles d’IA. Le cours explore des modèles mathématiques pour extraire des caractéristiques sonores et générer des compositions musicales ou des effets sonores à partir de descriptions textuelles. Il met l’accent sur la transformation de descriptions textuelles en sons cohérents, intégrant le traitement du langage naturel et le traitement audio. L’évaluation de la qualité des sons générés et l’optimisation des modèles pour une utilisation pratique sont également abordées.

Ce cours sur l’intelligence collective et distribuée (blockchain) offre une compréhension approfondie des systèmes décentralisés et de leur fonctionnement. Il développe des compétences techniques comme la programmation de contrats intelligents pour automatiser des accords et créer des applications décentralisées (DApps). Les étudiants apprennent à concevoir des algorithmes favorisant la collaboration sans autorité centrale, en utilisant la blockchain pour son immutabilité, sa transparence et sa sécurité. La maîtrise des mécanismes de consensus, comme la preuve de travail et la preuve d’enjeu, assure la fiabilité et la sécurité des registres distribués. Le cours explore la combinaison de la blockchain et de l’IA pour le partage sécurisé de données et l’analyse de Big Data. Il ouvre la voie à des applications innovantes comme les organisations autonomes décentralisées (DAO) et les contrats intelligents.

Ce cours d’IA par renforcement (jeux vidéo) offre une compréhension approfondie de l’apprentissage par interaction avec un environnement. Il couvre les principes fondamentaux comme les processus de décision de Markov, les agents, les graphes orientés, et les fonctions de récompense. Les étudiants acquièrent des compétences en modélisation mathématique, incluant la programmation dynamique et les méthodes Monte Carlo. Ils apprennent à concevoir et entraîner des agents capables d’optimiser leurs actions dans divers environnements, en gérant l’équilibre exploration/exploitation. Le cours offre une expérience pratique avec des algorithmes comme Q-learning et Deep Q-Networks, ainsi que des stratégies avancées comme DDPG. Ces techniques permettent de développer des agents intelligents pour des applications en robotique, jeux vidéo et médecine.

Ce cours d’IA pour la cyberdéfense offre une compréhension approfondie des enjeux de la sécurité informatique à l’ère de l’IA. Il couvre les fondamentaux de la cybersécurité, y compris l’identification des menaces et des vulnérabilités dans les réseaux, applications et objets connectés (IoT). Le rôle stratégique de l’IA dans la détection d’intrusions et la mise en œuvre de systèmes de défense automatisés est mis en avant. Les étudiants apprendront à concevoir des systèmes d’IA défensifs en utilisant divers algorithmes d’apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé. Le cours insiste sur la sélection et l’optimisation des modèles en fonction de critères de performance comme la précision et le rappel. Il aborde également la gestion des jeux de données publics pour développer des pipelines en Machine Learning et le déploiement sécurisé des modèles dans divers environnements.

Ce cours d’IA des sociétés offre une compréhension approfondie et une gestion efficace de projets collaboratifs avec des entreprises partenaires. Il familiarise les étudiants avec les enjeux réels de l’IA rencontrés par les entreprises, en se basant sur des thèmes d’actualité et des avancées technologiques récentes. La pédagogie repose sur l’étude de cas concrets, permettant aux étudiants de travailler sur des problématiques réelles et actuelles proposées par les entreprises. Les élèves analysent la faisabilité des projets, évaluant leur viabilité technique, économique et opérationnelle, ainsi que la fiabilité des solutions proposées. Une attention particulière est portée à l’aspect investissement, évaluant les coûts et les bénéfices potentiels pour la société. La conception d’une architecture adaptée et la gestion sécurisée des données de l’entreprise, tout en respectant la confidentialité, sont des étapes clés du projet.

Ce cours d’Intelligence Économique offre une compréhension approfondie de l’environnement des entreprises et des acteurs du secteur. Il enseigne aux futurs développeurs en IA comment collecter et gérer efficacement des données variées pour orienter leurs projets. La maîtrise de la veille stratégique, notamment via les sources ouvertes (OSINT), permet d’identifier les tendances et opportunités tout en assurant la fiabilité des informations. Les étudiants apprendront à analyser, trier et synthétiser ces données pour élaborer des modèles d’IA performants et adaptés aux enjeux réels. La sécurité de l’information et la gestion des risques sont fondamentales pour garantir la fiabilité des systèmes développés. Le cours intègre également la cartographie relationnelle et l’analyse des acteurs clés pour mieux comprendre l’écosystème d’intervention.

Cette préparation à la rédaction du mémoire de fin d’études vise à développer les compétences en communication écrite et orale des étudiants. Il représente une analyse complète d’un résultat lié à une problématique validée par des études réalisées, marquant la dernière étape du parcours académique. Les étudiants mettent en pratique leurs capacités en recherche de données, modélisation, utilisation d’outils et analyses critiques. En choisissant un sujet pertinent, ils mènent une étude approfondie en veillant à la fiabilité et à la faisabilité des résultats. Le processus d’écriture et de présentation nécessite une organisation précise, avec une problématique claire et une présentation cohérente des résultats. Ce travail favorise l’autonomie, la réflexion critique et la défense des idées devant un jury, préparant les étudiants à leurs futures activités professionnelles.

This English course aims to provide essential skills for computer science students. It enhances grammar and vocabulary mastery to construct correct and varied sentences. The course encourages reading diverse texts, such as articles and literary excerpts, to enrich written comprehension and learn new expressions. It includes learning coherence, cohesion, and proper citation of sources. Strategies for analyzing documents and data using analytical and critical tools are offered. It also promotes passive listening practice through audio and video to familiarize students with different accents and pronunciations. The goal is to make students autonomous in their learning by providing resources and methods for regular and effective English practice.