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Artificial Intelligence Expert : maitrise des techniques avancées (CAIE-AI3050)
Formation avec certification
L'intelligence artificielle transforme en profondeur tous les secteurs d'activité. Les organisations qui maîtrisent les techniques avancées de machine learning, de deep learning et de computer vision prennent un avantage concurrentiel décisif. Les experts capables de concevoir et déployer des architectures de réseaux de neurones avancées sont parmi les profils les plus recherchés sur le marché.
Cette formation intensive de 5 jours vous prépare à la certification CAIE-AI3050 de l'IABAC. Elle couvre le machine learning avancé et Python pour le deep learning, avant d'explorer TensorFlow 2.x, Keras et les mathématiques appliquées au deep learning. Vous maîtriserez ensuite les architectures avancées CNN, RNN et LSTM, ainsi que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'apprentissage par renforcement.
Ce programme alterne théorie et labs pratiques pour vous préparer à l'évaluation par projet de l'IABAC, qui valide votre capacité à concevoir un modèle d'IA de bout en bout et à en analyser la performance, en vue d'obtenir la certification Certified Artificial Intelligence Expert (en savoir plus dans l'onglet certification).
En tant que partenaire de formation Gold (ATP) agréé par l'IABAC sous le numéro 100476, Oo2 vous propose des formations certifiantes qui respectent les normes de qualité rigoureuses de l'association.
Objectifs
À l'issue de cette formation AI Expert, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- consolider les fondamentaux du machine learning : cycle de vie projet, fonctions objectif, régularisation, métriques d'évaluation et optimiseurs (SGD, Adam) ;
- développer des compétences Python avancées pour l'IA : programmation orientée objet, décorateurs, gestion de packages et structuration de code réutilisable ;
- concevoir et entraîner des modèles de deep learning avec TensorFlow 2.x et Keras : modèles séquentiels et fonctionnels, callbacks, sauvegarde et restauration ;
- appliquer les mathématiques essentielles au deep learning : algèbre linéaire, calcul différentiel et probabilités ;
- concevoir des architectures avancées de réseaux de neurones : CNN, RNN, LSTM et GRU, et diagnostiquer les problèmes de gradient ;
- développer des applications de traitement du langage naturel : modélisation du langage, architecture Transformer et BERT ;
- construire des systèmes de vision par ordinateur : reconnaissance d'objets par CNN, segmentation d'images et mécanismes d'attention ;
- découvrir les fondements de l'apprentissage par renforcement : processus de décision de Markov, Q-Learning profond et introduction au multi-agents ;
- se préparer et réussir l'évaluation par projet Certified Artificial Intelligence Expert (CAIE-AI3050).
Programme
Module 1 : consolider les fondamentaux du machine learning
- Le positionnement du machine learning au sein de l'IA.
- Le cycle de vie d'un projet ML et les flux de travail scalables.
- Les fonctions objectif et les techniques de régularisation.
- Les métriques d'évaluation des modèles et les algorithmes d'optimisation (SGD, Adam).
- Les réseaux de neurones artificiels (ANN) : propagation avant et rétropropagation.
- Le machine learning face au deep learning, du point de vue de l'implémentation.
Module 2 : développer des compétences Python avancées pour le deep learning
- La programmation Python pour l'IA (remise à niveau).
- La programmation orientée objet (POO) : classes, héritage et méthodes magiques.
- Les opérations avancées avec NumPy.
- Les décorateurs et les gestionnaires de contexte.
- La gestion des exceptions.
- La gestion des packages Python et le déploiement.
- La structuration de bases de code réutilisables pour l'IA.
Module 3 : maîtriser TensorFlow 2.x et Keras pour le deep learning
- Les concepts fondamentaux de TensorFlow 2.x.
- L'exécution dynamique (eager execution) et la fonction tf.function.
- Les tenseurs, types de données et structures de contrôle.
- Un aperçu de l'API Keras.
- La construction de modèles séquentiels et fonctionnels.
- L'entraînement des modèles, les callbacks, la sauvegarde et la restauration des poids.
Travaux pratiques
- Implémenter des CNN et des RNN avec Keras.
Module 4 : appliquer les mathématiques du deep learning
- L'algèbre linéaire pour l'IA : vecteurs, matrices et concepts propres (eigenvalues).
- Le calcul différentiel pour l'optimisation : dérivées, dérivées partielles et règle de la chaîne.
- Les probabilités essentielles : probabilité conditionnelle et raisonnement probabiliste en ML.
- Les fonctions d'activation et de perte : ReLU, sigmoïde, softmax, entropie croisée et perte quadratique.
Module 5 : explorer les fondations du deep learning
- Les architectures de deep learning.
- Les fonctions d'activation et le comportement des réseaux.
- La construction de modèles simples de deep learning.
- Les stratégies d'ajustement des hyperparamètres.
- L'optimisation de l'entraînement et les critères d'arrêt.
- La visualisation des modèles avec TensorBoard.
Module 6 : concevoir des architectures avancées de deep learning (CNN, RNN, LSTM)
- Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) : cartes de caractéristiques, pooling et couches d'activation.
- Les cas d'usage de classification d'images.
- Les réseaux de neurones récurrents (RNN) : rétropropagation à travers le temps (BPTT) et modélisation de séquences.
- Les architectures LSTM et GRU.
- Les problèmes de gradient qui s'évanouit ou qui explose.
Travaux pratiques
- Implémenter un CNN et un LSTM sur un cas d'usage concret.
Module 7 : maîtriser le traitement automatique du langage naturel (NLP)
- Les fondamentaux du NLP.
- La modélisation du langage.
- Les modèles séquence à séquence.
- L'architecture Transformer.
- BERT et les embeddings contextuels.
- Les cas d'usage du NLP en entreprise.
Travaux pratiques
- Application de l'algorithme BERT pour le traitement de texte.
Module 8 : construire des systèmes de vision par ordinateur
- Les fondamentaux de la vision par ordinateur.
- La représentation d'image et l'extraction de caractéristiques.
- La reconnaissance d'objets basée sur les CNN.
- La segmentation d'images.
- Les architectures CNN avancées.
- Les mécanismes d'attention dans les modèles de vision.
Étude de cas
- Analyse d'une détection d'anomalies sur des radiographies médicales.
Travaux pratiques
- Classification d'images avec un réseau CNN (exemple : chat vs chien).
Module 9 : découvrir l'apprentissage par renforcement
- Le cadre général de l'apprentissage par renforcement.
- Les processus de décision de Markov (MDP).
- Les méthodes de programmation dynamique.
- L'apprentissage par Monte Carlo et par différence temporelle.
- Le framework OpenAI Gym.
- Le Deep Q-Learning.
- L'apprentissage par renforcement multi-agents.
Module 10 : se préparer à l'évaluation CAIE-AI3050
- Révision des points clés du cours.
- Présentation du format de l'évaluation par projet : conception du modèle, standards de code et analyse de performance.
- Conseils et stratégies pour réussir l'évaluation.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Compétences techniques : maîtriser Python de manière opérationnelle, c'est le langage de référence de l'IA et son usage est indispensable pour les labs pratiques.
- Bases théoriques : avoir une connaissance solide des fondements du machine learning (algorithmes supervisés, non supervisés, évaluation de modèles), équivalente à la certification IABAC Certified Machine Learning Associate (CMLA), ainsi que des bases en algèbre linéaire, probabilités et statistiques.
- Expérience professionnelle : avoir une expérience dans la manipulation et l'analyse de données (pandas, numpy ou équivalent).
- Aptitudes linguistiques : savoir lire et comprendre l'anglais technique pour le passage de l'évaluation CAIE-AI3050.
Public
Cette formation s'adresse aux professionnels techniques souhaitant maîtriser les techniques avancées de l'IA et obtenir la certification CAIE-AI3050. Le public inclut notamment :
- les développeurs et ingénieurs logiciels qui souhaitent intégrer des techniques d'IA avancées dans leurs applications et développer des solutions basées sur le deep learning ;
- les data scientists et ingénieurs ML qui cherchent à approfondir leurs compétences en deep learning, vision par ordinateur et NLP avec TensorFlow et Keras ;
- les chercheurs et ingénieurs IA qui souhaitent maîtriser les architectures avancées (CNN, RNN, LSTM, Transformers) et valider leur expertise par une certification professionnelle reconnue.
Points forts
- Partenaire Gold agréé IABAC : Oo2 est partenaire de formation Gold (ATP) agréé par l'IABAC sous le numéro 100476, garantissant un contenu officiel et des formateurs certifiés par l'association.
- Approche pratique et cas réels : labs pratiques, études de cas concrets et projets sur TensorFlow, Keras et Gymnasium pour développer des compétences directement applicables en entreprise.
- Programme aligné sur l'évaluation CAIE-AI3050 : le contenu est entièrement aligné sur les domaines de compétences évalués dans le cadre de la certification IABAC.
- Préparation complète à la certification : sessions de révision, présentation du format d'évaluation par projet et conseils personnalisés pour maximiser vos chances de réussite.
- Évaluation incluse : le passage de l'évaluation Certified Artificial Intelligence Expert (CAIE-AI3050) est compris dans notre offre.
Certification
Cette formation prépare de manière intensive à l'évaluation de certification Certified Artificial Intelligence Expert (CAIE-AI3050) de l'IABAC. Les modalités d'accès à celle-ci vous seront communiquées à l'issue de la formation via le site de l'IABAC.
Modalités de l'évaluation CAIE-AI3050
- Type d'évaluation : projet, livre ouvert
- Fenêtre de réalisation : 10 jours
- Durée de travail estimée : 8 heures
- Langue : anglais
- Critères d'évaluation : conception du modèle d'IA, respect des standards de code, performance du modèle, analyse exploratoire des données et qualité des recommandations
- Notation : de A+ à C = réussite
La réussite de cette évaluation vous permet d'obtenir la certification officielle Certified Artificial Intelligence Expert de l'IABAC. La confirmation de certification vous sera envoyée par mail sous 7 jours.
À savoir : la certification CAIE est valable 3 ans. Pour maintenir votre certification, vous devrez accumuler 30 crédits CPD (Continuing Professional Development). Le renouvellement est gratuit. En savoir plus sur les modalités de renouvellement.
Objectifs
À l'issue de cette formation AI Expert, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- consolider les fondamentaux du machine learning : cycle de vie projet, fonctions objectif, régularisation, métriques d'évaluation et optimiseurs (SGD, Adam) ;
- développer des compétences Python avancées pour l'IA : programmation orientée objet, décorateurs, gestion de packages et structuration de code réutilisable ;
- concevoir et entraîner des modèles de deep learning avec TensorFlow 2.x et Keras : modèles séquentiels et fonctionnels, callbacks, sauvegarde et restauration ;
- appliquer les mathématiques essentielles au deep learning : algèbre linéaire, calcul différentiel et probabilités ;
- concevoir des architectures avancées de réseaux de neurones : CNN, RNN, LSTM et GRU, et diagnostiquer les problèmes de gradient ;
- développer des applications de traitement du langage naturel : modélisation du langage, architecture Transformer et BERT ;
- construire des systèmes de vision par ordinateur : reconnaissance d'objets par CNN, segmentation d'images et mécanismes d'attention ;
- découvrir les fondements de l'apprentissage par renforcement : processus de décision de Markov, Q-Learning profond et introduction au multi-agents ;
- se préparer et réussir l'évaluation par projet Certified Artificial Intelligence Expert (CAIE-AI3050).
Programme
Module 1 : consolider les fondamentaux du machine learning
- Le positionnement du machine learning au sein de l'IA.
- Le cycle de vie d'un projet ML et les flux de travail scalables.
- Les fonctions objectif et les techniques de régularisation.
- Les métriques d'évaluation des modèles et les algorithmes d'optimisation (SGD, Adam).
- Les réseaux de neurones artificiels (ANN) : propagation avant et rétropropagation.
- Le machine learning face au deep learning, du point de vue de l'implémentation.
Module 2 : développer des compétences Python avancées pour le deep learning
- La programmation Python pour l'IA (remise à niveau).
- La programmation orientée objet (POO) : classes, héritage et méthodes magiques.
- Les opérations avancées avec NumPy.
- Les décorateurs et les gestionnaires de contexte.
- La gestion des exceptions.
- La gestion des packages Python et le déploiement.
- La structuration de bases de code réutilisables pour l'IA.
Module 3 : maîtriser TensorFlow 2.x et Keras pour le deep learning
- Les concepts fondamentaux de TensorFlow 2.x.
- L'exécution dynamique (eager execution) et la fonction tf.function.
- Les tenseurs, types de données et structures de contrôle.
- Un aperçu de l'API Keras.
- La construction de modèles séquentiels et fonctionnels.
- L'entraînement des modèles, les callbacks, la sauvegarde et la restauration des poids.
Travaux pratiques
- Implémenter des CNN et des RNN avec Keras.
Module 4 : appliquer les mathématiques du deep learning
- L'algèbre linéaire pour l'IA : vecteurs, matrices et concepts propres (eigenvalues).
- Le calcul différentiel pour l'optimisation : dérivées, dérivées partielles et règle de la chaîne.
- Les probabilités essentielles : probabilité conditionnelle et raisonnement probabiliste en ML.
- Les fonctions d'activation et de perte : ReLU, sigmoïde, softmax, entropie croisée et perte quadratique.
Module 5 : explorer les fondations du deep learning
- Les architectures de deep learning.
- Les fonctions d'activation et le comportement des réseaux.
- La construction de modèles simples de deep learning.
- Les stratégies d'ajustement des hyperparamètres.
- L'optimisation de l'entraînement et les critères d'arrêt.
- La visualisation des modèles avec TensorBoard.
Module 6 : concevoir des architectures avancées de deep learning (CNN, RNN, LSTM)
- Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) : cartes de caractéristiques, pooling et couches d'activation.
- Les cas d'usage de classification d'images.
- Les réseaux de neurones récurrents (RNN) : rétropropagation à travers le temps (BPTT) et modélisation de séquences.
- Les architectures LSTM et GRU.
- Les problèmes de gradient qui s'évanouit ou qui explose.
Travaux pratiques
- Implémenter un CNN et un LSTM sur un cas d'usage concret.
Module 7 : maîtriser le traitement automatique du langage naturel (NLP)
- Les fondamentaux du NLP.
- La modélisation du langage.
- Les modèles séquence à séquence.
- L'architecture Transformer.
- BERT et les embeddings contextuels.
- Les cas d'usage du NLP en entreprise.
Travaux pratiques
- Application de l'algorithme BERT pour le traitement de texte.
Module 8 : construire des systèmes de vision par ordinateur
- Les fondamentaux de la vision par ordinateur.
- La représentation d'image et l'extraction de caractéristiques.
- La reconnaissance d'objets basée sur les CNN.
- La segmentation d'images.
- Les architectures CNN avancées.
- Les mécanismes d'attention dans les modèles de vision.
Étude de cas
- Analyse d'une détection d'anomalies sur des radiographies médicales.
Travaux pratiques
- Classification d'images avec un réseau CNN (exemple : chat vs chien).
Module 9 : découvrir l'apprentissage par renforcement
- Le cadre général de l'apprentissage par renforcement.
- Les processus de décision de Markov (MDP).
- Les méthodes de programmation dynamique.
- L'apprentissage par Monte Carlo et par différence temporelle.
- Le framework OpenAI Gym.
- Le Deep Q-Learning.
- L'apprentissage par renforcement multi-agents.
Module 10 : se préparer à l'évaluation CAIE-AI3050
- Révision des points clés du cours.
- Présentation du format de l'évaluation par projet : conception du modèle, standards de code et analyse de performance.
- Conseils et stratégies pour réussir l'évaluation.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Compétences techniques : maîtriser Python de manière opérationnelle, c'est le langage de référence de l'IA et son usage est indispensable pour les labs pratiques.
- Bases théoriques : avoir une connaissance solide des fondements du machine learning (algorithmes supervisés, non supervisés, évaluation de modèles), équivalente à la certification IABAC Certified Machine Learning Associate (CMLA), ainsi que des bases en algèbre linéaire, probabilités et statistiques.
- Expérience professionnelle : avoir une expérience dans la manipulation et l'analyse de données (pandas, numpy ou équivalent).
- Aptitudes linguistiques : savoir lire et comprendre l'anglais technique pour le passage de l'évaluation CAIE-AI3050.
Public
Cette formation s'adresse aux professionnels techniques souhaitant maîtriser les techniques avancées de l'IA et obtenir la certification CAIE-AI3050. Le public inclut notamment :
- les développeurs et ingénieurs logiciels qui souhaitent intégrer des techniques d'IA avancées dans leurs applications et développer des solutions basées sur le deep learning ;
- les data scientists et ingénieurs ML qui cherchent à approfondir leurs compétences en deep learning, vision par ordinateur et NLP avec TensorFlow et Keras ;
- les chercheurs et ingénieurs IA qui souhaitent maîtriser les architectures avancées (CNN, RNN, LSTM, Transformers) et valider leur expertise par une certification professionnelle reconnue.
Points forts
- Partenaire Gold agréé IABAC : Oo2 est partenaire de formation Gold (ATP) agréé par l'IABAC sous le numéro 100476, garantissant un contenu officiel et des formateurs certifiés par l'association.
- Approche pratique et cas réels : labs pratiques, études de cas concrets et projets sur TensorFlow, Keras et Gymnasium pour développer des compétences directement applicables en entreprise.
- Programme aligné sur l'évaluation CAIE-AI3050 : le contenu est entièrement aligné sur les domaines de compétences évalués dans le cadre de la certification IABAC.
- Préparation complète à la certification : sessions de révision, présentation du format d'évaluation par projet et conseils personnalisés pour maximiser vos chances de réussite.
- Évaluation incluse : le passage de l'évaluation Certified Artificial Intelligence Expert (CAIE-AI3050) est compris dans notre offre.
Certification
Cette formation prépare de manière intensive à l'évaluation de certification Certified Artificial Intelligence Expert (CAIE-AI3050) de l'IABAC. Les modalités d'accès à celle-ci vous seront communiquées à l'issue de la formation via le site de l'IABAC.
Modalités de l'évaluation CAIE-AI3050
- Type d'évaluation : projet, livre ouvert
- Fenêtre de réalisation : 10 jours
- Durée de travail estimée : 8 heures
- Langue : anglais
- Critères d'évaluation : conception du modèle d'IA, respect des standards de code, performance du modèle, analyse exploratoire des données et qualité des recommandations
- Notation : de A+ à C = réussite
La réussite de cette évaluation vous permet d'obtenir la certification officielle Certified Artificial Intelligence Expert de l'IABAC. La confirmation de certification vous sera envoyée par mail sous 7 jours.
À savoir : la certification CAIE est valable 3 ans. Pour maintenir votre certification, vous devrez accumuler 30 crédits CPD (Continuing Professional Development). Le renouvellement est gratuit. En savoir plus sur les modalités de renouvellement.
Dernière mise à jour: 22/07/2026
Formation intra-entreprise
Cette formation est disponible en format intra-entreprise, adaptée aux besoins spécifiques de votre organisation
Formation inter-entreprise
Code formation
IA013FR
Prix HT
1 090 000 FCFA
Lieu
Classe Virtuelle
Date
Durée
5 jours (35 heures)
Référence
264829
Certification incluse
Travaux Pratiques
Etude de cas
Le délai d’inscription dépend de la formation et vous sera notifié par votre conseiller Oo2.
IABAC® et le logo IABAC® sont des marques déposées de IABAC BV, Pays-Bas.