Formation Formation Développeur Intelligence Artificielle – Compétences Avancées et Projets IA

Introduction à l'Intelligence Artificielle et Python pour l'IA

• —Définition et histoire de l'IA (IA faible, forte, générale)
• —Applications concrètes de l'IA aujourd'hui
• —Environnement de développement Python (Anaconda, Jupyter)
• —Bases de la programmation Python (variables, boucles, fonctions, POO)

Algorithmes et Structures de Données Essentielles

• —Complexité algorithmique (O-notation)
• —Structures de données fondamentales (listes, dictionnaires, ensembles)
• —Introduction aux algorithmes de tri et de recherche
• —Manipulation de données avec NumPy pour l'IA

Fondamentaux du Machine Learning Supervisé

• —Introduction au Machine Learning (ML), types d'apprentissage
• —Régression linéaire et logistique
• —Overfitting et underfitting, biais/variance
• —Premiers pas avec Scikit-learn

Machine Learning : Classification et Évaluation

• —Algorithmes de classification : K-NN, SVM
• —Arbres de décision et forêts aléatoires
• —Métriques d'évaluation (précision, rappel, F1-score, courbe ROC)
• —Pré-traitement des données : normalisation, encodage

Machine Learning : Non Supervisé et Traitements

• —Introduction au Machine Learning non supervisé
• —Algorithmes de clustering : K-Means, DBSCAN
• —Réduction de dimensionnalité : PCA
• —Gestion des valeurs manquantes et des outliers

Introduction au Deep Learning et Réseaux de Neurones

• —Concepts fondamentaux du Deep Learning
• —Architecture des réseaux de neurones (neurone, couches, activation)
• —Rétropropagation et descente de gradient
• —Introduction à TensorFlow/Keras

Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)

• —Principes des CNN pour le traitement d'images
• —Couches de convolution, pooling, activation
• —Architectures de CNN populaires (LeNet, AlexNet, VGG)
• —Application pratique : classification d'images

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)

• —Explorer l'architecture des RNN et leur fonctionnement interne
• —Implémenter un modèle RNN pour des séquences temporelles avec Python
• —Appliquer les RNN pour la traduction automatique de textes
• —Évaluer la performance des RNN avec des métriques adaptées
• —Optimiser les hyperparamètres des RNN pour améliorer la précision

Déploiement et Optimisation des Modèles IA

• —Sauvegarde et chargement de modèles (pickle, HDF5)
• —Conversion de modèles (ONNX)
• —Introduction aux APIs web (Flask, FastAPI)
• —Déploiement basique sur serveur local

MLOps : Gestion et Surveillance des Modèles

• —Introduction au MLOps : cycle de vie d'un projet IA
• —Versioning des modèles et des données
• —Surveillance des performances en production (dérive)
• —Bonnes pratiques de maintenance de modèles

Cadres et Architectures de Deep Learning Avancées

• —Transfert learning et fine-tuning
• —Introduction aux modèles Génératifs (GANs)
• —Transformers et modèles de langage (BERT, GPT - concepts)
• —Éthique et biais en IA

Projet Pratique et Cas d'Usage en IA

• —Consolidation des acquis via un projet tutoré
• —Identification et choix d'un cas d'usage IA
• —Conception, entraînement et déploiement simplifié d'un modèle
• —Présentation et analyse des résultats du projet

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

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Des aides pour les demandeurs d'emploi

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Un soutien pour les entreprises en transformation

- Maîtrise des bases de l'informatique. - Connaissances élémentaires en programmation (tout langage). - Forte motivation pour l'apprentissage de l'IA.

- Ordinateur (PC ou Mac) doté d'une connexion internet stable. - Micro et webcam fonctionnels pour les sessions synchrones. - Installation préalable de Python (version 3.8 ou supérieure) et de l'environnement de développement (ex: VS Code, Jupyter Notebook).

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Vous apprendrez à utiliser des outils et des techniques de machine learning et de deep learning, tels que TensorFlow, PyTorch, Keras, etc.

Vous aurez l'opportunité de développer des projets concrets en Intelligence Artificielle, tels que la reconnaissance d'images, la reconnaissance de voix, la prédiction de séries temporelles, etc.

Cette formation est destinée aux développeurs et professionnels souhaitant approfondir leurs compétences en Intelligence Artificielle. Le niveau de difficulté est élevé, mais nous sommes là pour vous accompagner tout au long de la formation.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.