Certificat Intelligence artificielle
En 80 heures, apprenez à préparer des données, entraîner des modèles d’intelligence artificielle et produire des solutions concrètes. Une certification orientée emploi, projet et montée en compétence immédiate.
Grade
Certificat
Durée
80 heures
Faculté
Formations Certifiantes
Mode
Hybride
Cette formation hybride présente les bases de l’intelligence artificielle et de la science des données, de la programmation appliquée à l’évaluation des modèles. Vous apprenez à collecter, nettoyer et analyser des données, puis à construire des modèles de prévision, de classification et de regroupement. Le programme aborde également les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel et les modèles génératifs. Un projet pratique vous permet de mobiliser ces compétences sur un cas d’usage professionnel au Sénégal ou en Afrique de l’Ouest.
- Public Cible :
- Cette formation s’adresse aux professionnels, entrepreneurs, étudiants et demandeurs d’emploi souhaitant utiliser l’intelligence artificielle et l’analyse de données dans leur activité. Elle convient aux profils intéressés par la technologie, l’automatisation et la prise de décision fondée sur les données.
- Objectifs Pédagogiques :
- Comprendre les principaux domaines et usages de l’intelligence artificielle
- Préparer et exploiter des jeux de données pour l’analyse
- Construire des modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé
- Découvrir les réseaux de neurones, le langage naturel et l’IA générative
- Évaluer les résultats d’un modèle et identifier les risques liés aux biais et à la sécurité
- Compétences Visées :
- Écrire des scripts simples pour manipuler et analyser des données
- Nettoyer, structurer et transformer des données issues d’activités professionnelles
- Choisir une méthode adaptée à un problème de prédiction, classification ou segmentation
- Entraîner, tester et améliorer un modèle d’intelligence artificielle
- Exploiter des techniques de traitement automatique du texte et de génération de contenu
- Présenter les résultats, les limites et les risques d’une solution d’IA
- Spécialisations :
- Analyse prédictive, préparation des données, apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, réseaux de neurones, traitement du langage naturel, IA générative, éthique et sécurité de l’IA
Informations Rapides
Liste des cours
INFO-IATE-01CE - Introduction et domaines de l’intelligence artificielle
Découvrez les grands domaines de l’intelligence artificielle et comprenez comment ils transforment les organisations et les services. Une initiation progressive, illustrée par des cas d’usage ouest-africains et des travaux pratiques guidés.
INFO-IATE-02CE - Python pour l’intelligence artificielle
Maîtrisez Python et ses bibliothèques essentielles pour préparer des données, entraîner des modèles d’intelligence artificielle et interpréter leurs résultats. À travers des travaux pratiques appliqués à des cas d’usage pertinents pour le Sénégal et l’Afrique de l’Ouest, construisez un mini-projet d’apprentissage automatique de bout en bout.
INFO-IATE-03CE - Mathématiques et statistiques essentielles pour l’IA
Acquérez les bases mathématiques et statistiques indispensables pour comprendre, entraîner et évaluer des modèles d’intelligence artificielle. Des exercices guidés et des notebooks Python relient chaque notion à des cas concrets de science des données.
INFO-IATE-04CE - Préparation et traitement des données
Transformez des données brutes en jeux de données fiables, documentés et prêts à alimenter des modèles d’intelligence artificielle. Une formation pratique centrée sur Python, pandas et les enjeux de qualité, de reproductibilité et de protection des données.
INFO-IATE-05CE - Apprentissage supervisé
De la préparation des données à l’évaluation des modèles, apprenez à construire des systèmes capables de prédire à partir d’exemples étiquetés. Une formation pratique en apprentissage supervisé, ancrée dans les usages de l’IA et de la science des données.
INFO-IATE-06CE - Apprentissage non supervisé
Découvrez comment révéler des structures, des groupes et des anomalies dans des données non étiquetées. Vous mettrez en œuvre et comparerez les principales méthodes d’apprentissage non supervisé sur des cas pratiques liés à l’IA et à la science des données.
INFO-DEEP-08CE - Introduction aux réseaux de neurones
Découvrez comment les réseaux de neurones apprennent à partir des données et construisez vos premiers modèles avec Python. Du perceptron aux réseaux convolutifs, le cours privilégie la pratique et des cas d’usage adaptés aux enjeux ouest-africains.
INFO-IATE-08CE - Traitement du langage naturel
Découvrez comment transformer des textes en données exploitables et concevoir des applications capables de comprendre, classer et générer du langage. Le cours privilégie la pratique en Python, avec des exemples en français et une attention aux langues à faibles ressources comme le wolof.
INFO-IATE-09CE - IA générative et modèles de langage
Découvrez comment fonctionnent les modèles de langage et apprenez à les utiliser, les évaluer et les intégrer de manière responsable. Des ateliers appliqués relient l’IA générative aux besoins des organisations et des services en Afrique de l’Ouest.
INFO-IATE-10CE - Évaluation et amélioration des modèles
Apprenez à mesurer, diagnostiquer et améliorer la performance des modèles d’intelligence artificielle. Des travaux pratiques en Python vous permettront de produire des modèles plus fiables, équitables et adaptés aux usages ouest-africains.
INFO-IATE-11CE - Éthique, biais et sécurité de l’IA
Évaluer les risques éthiques, les biais et les vulnérabilités des systèmes d’IA, puis concevoir des mesures concrètes pour les prévenir. Une formation pratique ancrée dans les usages de l’IA et de la science des données au Sénégal et en Afrique de l’Ouest.
INFO-IATE-12CE - Projet pratique et évaluation
Concevez et réalisez un projet d’intelligence artificielle de bout en bout, de la définition du besoin à la présentation des résultats. Une mise en pratique encadrée pour démontrer vos compétences sur un cas concret et pertinent pour le contexte ouest-africain.
Conditions d'Admission
- Niveau terminale ou équivalent
- Maîtrise des usages courants d’un ordinateur
- Notions de logique et de raisonnement mathématique
- Aucun prérequis avancé en programmation ou en intelligence artificielle
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Assistant data analyst, chargé de projet IA, analyste de données junior, développeur junior en intelligence artificielle, assistant en automatisation des processus, consultant junior en transformation numérique, chargé d’études statistiques, entrepreneur en solutions numériques
Poursuite d'Études :
Cette certification peut être complétée par une formation approfondie en science des données, ingénierie des données, développement logiciel ou cybersécurité. Elle constitue aussi une base pour suivre une spécialisation pratique en analyse prédictive, vision par ordinateur ou traitement du langage naturel.
Informations Pratiques
- Évaluation
L’évaluation repose sur des exercices pratiques, des travaux dirigés, des contrôles de connaissances et un projet final appliqué.
- Mode de Formation
- Hybride
- Mention & Parcours
- Mention : Intelligence artificielle et science des données
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