Mettre en œuvre la science des données et l'apprentissage profond au service de l’intelligence artificielle

L’IA a déjà bouleversé les modèles économiques et le marché du travail dans de nombreux secteurs (finance, banque, assurance, jeux, assistance, transports, sécurité) et va venir modifier notre rapport à l’emploi et à l’économie, ouvrant la voie à de nouveaux emplois à forte compétence ajoutée. Sorbonne Université est un lieu historique et symbolique pour étudier l'IA, en raison de ses forces considérables dans les aspects fondamentaux de l'IA (mathématiques, informatique et robotique) ainsi que dans ses applications avec toutes les facultés, autour de la coordination assurée par le Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI). Aujourd’hui, dans le contexte de la Stratégie Nationale pour l'Intelligence Artificielle et du Partenariat Mondial pour l'Intelligence Artificielle (PMIA), cette certification "Mettre en œuvre la science des données et l'apprentissage profond au service de l’intelligence artificielle", prend en compte les nouveautés technologiques apparues et permettra de valoriser les compétences des employés et entrepreneurs sachant réaliser des analyses prédictives en réponse aux problèmes de l'entreprise. Publics cibles : personnes en situation professionnelles possédant les prérequis ou demandeurs d’emploi en transition vers les métiers de la donnée (Data Analyst, data scientist...).

Collecte et analyse des données pertinentes pour entraîner des modèles d'IA C1 - Collecter des données publiques ou privées pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique. C2 - Analyser la qualité et les caractéristiques des données afin d’évaluer leur potentiel pour l’IA tout en respectant la réglementation et les bonnes pratiques d'utilisation des données, concernant le respect des données personnelles, de sécurité et d'éthique. C3 - Utiliser les architectures big data du cloud pour manipuler et extraire de l'information pertinente des données. Développement de modèles d'IA pour résoudre une problématique métier C4 - Analyser et comprendre les besoins métiers, en définissant des objectifs et des indicateurs de réussite/performance qui permettent de déterminer les tâches pouvant être traitées par IA. C5 - Développer et mettre en œuvre une architecture de traitement de données en utilisant des bibliothèques logicielles de référence afin de résoudre une problématique métier. C6 - Construire et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage profond afin de traiter une tâche d’IA en maximisant les indicateurs de performance. C7 - Connaître de façon exhaustive les modèles d’apprentissage profond existants, sélectionner le modèle le plus pertinent et l’adapter afin de résoudre la problématique étudiée. C8 - Déterminer des indicateurs et des procédures d’évaluation des modèles d’IA entraînés afin d’évaluer leurs performances et de sélectionner le plus pertinent. Encadrer une équipe et communiquer afin d’établir un gestion pérenne et éthique des projets d’IA C9 - Communiquer auprès des décideurs, des experts et du grand public afin d’expliquer le fonctionnement des modèles d’IA choisis et entraînés, et de présenter leurs résultats de performance de manière intelligible. C10 - Manager une équipe projet en mettant en œuvre des méthodes de gestion de projet adaptées dans le but de produire et de déployer une solution d’IA au sein d’une entreprise. C11 - Évaluer et intégrer les enjeux sociétaux liés aux solutions d’IA proposées dans le but de les rendre conformes au cadre législatif, juridique et réglementaire.