Intelligence Artificielle en Pratique
De la donnée brute à l'IA de pointe : maîtrisez le streaming, le Deep Learning, les graphes de connaissances et l'industrialisation des systèmes agents.
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À propos de ce parcours
À l'ère de l'explosion des modèles et du Big Data, la valeur ne réside plus dans le simple stockage, mais dans l'exploitation intelligente, la fiabilisation et l'industrialisation de l'information. Ce parcours d'élite vous arme pour maîtriser la donnée de sa collecte en temps réel jusqu'à sa valorisation par les architectures d'IA les plus avancées et sécurisées du marché.
Devenez l'architecte de l'intelligence artificielle de demain :
- Data Engineering & Streaming : Apprenez à ingérer et distribuer des flux de données massifs en temps réel avec Apache Kafka, la colonne vertébrale des architectures Big Data modernes.
- Data Science Fondamentale : Maîtrisez la manipulation, le nettoyage et l'analyse de données avec l'écosystème Python incontournable (NumPy, Pandas) et révélez les tendances cachées grâce à la visualisation de données avancée (Seaborn).
- Machine & Deep Learning : Créez des systèmes prédictifs robustes. Entraînez vos modèles de Machine Learning avec Scikit-learn et plongez dans l'architecture des réseaux de neurones profonds avec PyTorch.
- Web Sémantique & Knowledge Graphs : Donnez du sens et du contexte à vos données. Reposez sur une compétence rare pour structurer la connaissance, utiliser les ontologies (RDF, OWL) et requêter les bases de graphes (Blazegraph, SPARQL).
- Systèmes Multi-Agents (Nouveau) : Dépassez le simple appel d'API LLM. Apprenez à concevoir, orchestrer et fiabiliser des écosystèmes multi-agents autonomes et interopérables en vous appuyant sur le standard ouvert MCP (Model Context Protocol).
- L'Usine Logicielle Augmentée (Nouveau) : Industrialisez l'usage de l'IA au sein de vos équipes de développement. Maîtrisez l'ingénierie de contexte, sécurisez les agents de codage autonomes et intégrez des barrières de qualité intelligentes (LLM gates) directement dans vos pipelines CI/CD.
- Ingénierie Système Augmentée (Nouveau) : Appliquez l'IA aux environnements industriels hautement critiques. Apprenez à coupler la puissance générative des LLM à la rigueur mathématique absolue des méthodes formelles (SysML v2, solveurs SMT, UPPAAL) pour concevoir des systèmes certifiables (normes DO/ARP).
Un cursus d'ingénierie complet et sans concession, conçu pour les profils techniques déterminés à dompter la donnée, automatiser leurs flux de production et bâtir des applications IA hautement fiables, scalables et sécurisées.
Modules du parcours
Apache Kafka : Architecture et Streaming de Données
Maîtrisez l'architecture distribuée de Kafka, le développement de Producers/Consumers et le traitement de flux avec Kafka Streams.
Python pour la Data Science : Analyse et Visualisation
Apprenez à manipuler, nettoyer et visualiser vos données grâce aux bibliothèques incontournables : Pandas, NumPy et Matplotlib/Seaborn.
Machine Learning & Deep Learning : Scikit-Learn et PyTorch
Créez des modèles prédictifs avec Scikit-Learn (Classification, Régression) et concevez vos premiers réseaux de neurones profonds avec PyTorch.
Web Sémantique : Architecture, Ontologies et Knowledge Graphs
Structurez la connaissance de votre entreprise. De la théorie des graphes à l'implémentation Java (Jena), maîtrisez RDF, OWL, SPARQL et les moteurs d'inférence.
Concevoir, fiabiliser et industrialiser des systèmes multi-agents
Devenez expert en systèmes multi-agents : apprenez à concevoir, tester, sécuriser et industrialiser des architectures IA fiables pour la production.
L'Usine Logicielle Augmentée par l'IA
Industrialisez l'IA dans votre usine logicielle : maîtrisez la configuration de contexte, sécurisez les agents de codage et fiabilisez vos pipelines CI/CD.
Ingénierie Système Augmentée : du LLM à la chaîne de confiance
Révolutionnez l'ingénierie système critique : associez la puissance des LLM à la rigueur des méthodes formelles (SysML v2, SMT, UPPAAL) aux normes DO/ARP.
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