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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).

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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.

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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).

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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...).

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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.

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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.

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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.
• Évaluation du coût de fonctionnement en production.

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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.