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Formation incontournable Formation référencée dans une action collective

Machine learning, l'état de l'art

Machine learning, l'état de l'art

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Ce séminaire détaille les enjeux liés au traitement de la donnée par l'Intelligence Artificielle, et en particulier par les algorithmes du Machine Learning. Il montre aux décideurs, les principaux algorithmes du domaine, les solutions concrètes et la démarche de projet à appliquer selon les cas d'usages en entreprise.


Inter
Intra
Sur mesure

Séminaire en présentiel ou en classe à distance

Réf. MLE
Prix : 1990 € H.T.
  2j - 14h
Pauses-café et
déjeuners offerts
Financements




Ce séminaire détaille les enjeux liés au traitement de la donnée par l'Intelligence Artificielle, et en particulier par les algorithmes du Machine Learning. Il montre aux décideurs, les principaux algorithmes du domaine, les solutions concrètes et la démarche de projet à appliquer selon les cas d'usages en entreprise.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Positionner le Machine Learning dans la chaîne de traitement de la donnée
  • Distinguer les compétences nécessaires ou les profils à recruter
  • Identifier les clés de réussite d'un projet autour du Machine Learning
  • Comprendre les concepts d’apprentissage automatique et l’évolution du Big Data vers le Machine Learning
  • Appréhender les enjeux de l'utilisation du Machine Learning, incluant les bénéfices attendus et des exemples d’usage

Public concerné
Dirigeants d'entreprise (CEO, COO, CFO, SG, DRH...), DSI, les CDO, responsables informatiques, consultants, responsables de projets Big Data.

Prérequis
Posséder une culture informatique générale, des notions de probabilités et statistiques sont recommandés.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

Histoire du Machine Learning et contexte du Big Data

  • Replacer à leur échelle les concepts d'Intelligence Artificielle, apprentissage automatique (machine learning)...
  • Le lien avec les mathématiques, les statistiques (inférentielles), le data mining et la data science.
  • Passer de l'analyse descriptive à l'analyse prédictive puis prescriptive.
  • Les applications du Machine Learning (moteurs de recherche, détection des spams, lecture des chèques).
  • La typologie des algorithmes de Dominique CARDON.
  • La communauté Data Science et les challenges Kaggle (ex. de Netflix).
Etude de cas
Etudes d'applications concrètes du Machine Learning (moteurs de recherche, détection des spams, lecture des chèques).

Les données à disposition : collecte et préparation

  • Données structurées, semi-structurées et non structurées.
  • Nature statistique des données (qualitatives ou quantitatives).
  • Objets connectés (IoT) et streaming.
  • Opportunités et limites de l'Open Data.
  • Identification des corrélations, problème de la multicolinéarité.
  • Réduction des dimensions par Analyse des Composantes Principales.
  • Détection et correction des valeurs aberrantes.
  • Les ETL (Extract Transform Load).
  • Le Web scraping.
Démonstration
Démonstration d'un ETL (Extract Transform Load). Recueil de données Web.

Les outils du marché pour le traitement de la donnée et le Machine Learning

  • Les logiciels traditionnels (SAS, SPSS, Stata...) et leur ouverture à l'Open Source.
  • Choisir entre les deux leaders Open Source : Python et R.
  • Plateformes Cloud (Azure, AWS, Google Cloud Platform) et solutions SaaS (IBM Watson, Dataïku).
  • Nouveaux postes en entreprises : data engineer, data scientist, data analyst, etc.
  • Associer les bonnes compétences à ces différents outils.
  • Les API en ligne (IBM Watson, Microsoft Cortana Intelligence...).
  • Les chatbots (agents conversationnels).
Démonstration
Démonstration d'un chatbot (agent conversationnel) et d'Azure Machine Learning.

Les différents types d'apprentissage en Machine Learning

  • Apprentissage supervisé : répéter un exemple.
  • Apprentissage non supervisé : découvrir les données.
  • Online (Machine) Learning par opposition aux techniques batch.
  • Reinforcement learning : optimisation d'une récompense.
  • Autres types d'apprentissage (par transfert, séquentiel, actif...).
  • Illustrations (moteurs de recommandation...).
Démonstration
Démonstrations sur les différents types d'apprentissage Machine Learning possibles.

Les algorithmes du Machine Learning

  • Régression linéaire simple et multiple. Limites des approches linéaires.
  • Régression polynomiale (LASSO). Séries temporelles.
  • Régression logistique et applications en scoring.
  • Classification hiérarchique et non hiérarchique (KMeans).
  • Classification par arbres de décision ou approche Naïve Bayes.
  • Ramdom Forest (développement des arbres de décision).
  • Gradiant Boosting. Réseaux de neurones. Machine à support de vecteurs.
  • Deep Learning : exemples et raisons du succès actuel.
  • Text Mining : analyse des corpus de données textuelles.
Démonstration
Démonstration des différents algorithmes de base sous R ou Python.

Procédure d'entraînement et d'évaluation des algorithmes

  • Séparation du jeu de données : entraînement, test et validation.
  • Techniques de bootstrap (bagging).
  • Exemple de la validation croisée.
  • Définition d'une métrique de performance.
  • Descente de gradient stochastique (minimisation de la métrique).
  • Courbes ROC et de lift pour évaluer et comparer les algorithmes.
  • Matrice de confusion : faux positifs et faux négatifs.
Démonstration
Démonstration du choix du meilleur algorithme.

Mise en production d'un algorithme de Machine Learning

  • Description d'une plateforme Big Data.
  • Principe de fonctionnement des API.
  • Du développement à la mise en production.
  • Stratégie de maintenance corrective et évolutive.
  • Evaluation du coût de fonctionnement en production.
Démonstration
Démonstration d'API de géolocalisation et d'analyse de sentiments.

Aspects éthiques et juridiques liés à l'Intelligence Artificielle

  • Missions de la CNIL et évolutions à venir.
  • Question du droit d'accès aux données personnelles.
  • Question de la propriété intellectuelle des algorithmes.
  • Nouveaux rôles dans l'entreprise : Chief Data Officer et Data Protection Officer.
  • Question de l'impartialité des algorithmes.
  • Attention au biais de confirmation.
  • Les secteurs et les métiers touchés par l'automatisation.
Réflexion collective
Réflexion en commun pour identifier les clés de réussite.


Modalités pratiques
Méthodes pédagogiques;
Illustration par des cas concrets. Présentation des principaux cas d'usage selon les secteurs d'activités (Automobile, industrie, biens de consommation, finance, santé énergie, agriculture, transports, télécommunication...).

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.

Financement par les actions collectives ou clé en main
Jusqu’à 100% de prise en charge des frais pédagogiques de la formation dans la cadre des actions collectives ou des tarifs négociés avec les actions « clé en main » mises en place par les OPCO. Cliquez sur l’OPCO pour découvrir les modalités financières associées

Avis clients
4,3 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
AURÉLIE B.
24/11/22
3 / 5

Le quizz final était bien car sinon nous n’avions pas d’application, juste des exemples. L’idéal aurait été d’avoir un problème à résoudre sur une base de données pour appliquer les méthodes vues ensemble
ANTOINE F.
29/09/22
3 / 5

François-Marie est très compétant dans son domaine, sait le montrer et sait très bien expliquer tous les aspects du machine learning.
MERCELOT BÉATRICE P.
29/09/22
3 / 5

Contenu trop dense pour la durée de la formation; il faut soit ajouter 1/2 journée, soit réduire le scope, car c’est assez frustrant de ne pas avoir toutes les informations.




Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
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Classe à distance