Nul ne peut ignorer que l’intelligence artificielle va transformer notre société et nos entreprises au cours de prochaines années. À l’instar des domaines de l’assurance et de la santé qui sont déjà frappés de plein fouet par cette technologie de rupture toutes les entreprises doivent entamer une exploration des impacts à court et moyen terme de l’IA dans leurs activités et dans notre société.

Dans ce module, nous apprendrons à nous familiariser avec la terminologie et la technologie et les différents domaines de l’IA. Nous allons explorer l’écosystème de l’IA pour comprendre les rôles des différents acteurs en plus d’aborder plusieurs cas d’utilisation dans différentes industries.

L’apprentissage machine est une branche de l’intelligence artificielle qui s’intéresse à rendre la machine “intelligente”, par différentes techniques basées sur des outils informatiques et statistiques en utilisant des données pour apprendre.

Dans ce module, nous nous familiariserons avec différentes techniques d’apprentissage machine, telles que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Nous aurons l’occasion d’explorer des exemples pour comprendre la portée des techniques disponibles.

À l’ère du big data, il est nécessaire pour une entreprise de valoriser ses données, que ce soit dans l’objectif de les utiliser dans le développement d’un projet d’IA ou simplement d’en tirer des informations pertinentes pour optimiser ses différentes activités.

Dans ce module, nous apprendrons le processus de gestion des données. Nous aborderons alors des techniques de manipulation, de modélisation, d’analyse et de traitement des données et des méthodes pour les présenter de façon pertinente et concise.

Pour plusieurs, les robots sont synonymes d’intelligence artificielle. Bien qu’ils soient utilisés déjà depuis plusieurs années, les nouvelles générations de robots bénéficient de capacités cognitives qui les rendent plus fonctionnels et versatiles.

Dans ce module, nous allons explorer les nouvelles générations de robots “intelligents” pour des applications en milieu industriel. Nous allons également explorer le domaine de la voiture autonome qui en combinant plusieurs technologies de rupture  va transformer radicalement le transport routier et créer des impacts collatéraux sur notre société et nos entreprises.

L’intelligence artificielle se définit comme la technologie transformationnelle de notre ère numérique ainsi que par les nombreuses applications pratiques qui en émergent.  Toutefois, pour tirer profit de l’avantage concurrentiel de cette technologie émergente, les entreprises doivent comprendre  comment exploiter l’IA en fonction de leur contexte.

Dans ce module, nous explorerons différents cas d’utilisation de l’intelligence artificielle, les bénéfices escomptés dans chaque cas ainsi que les conditions d’application. Nous aborderons également les méthodes d’évaluation, de planification et de sélection pour la mise en place d’une solution d’intelligence artificielle.

Sans nécessairement s’engager à démarrer un projet d’IA à court terme, les gestionnaires d’entreprises doivent à tout le moins s’engager dans une réflexion quant à l’impact de l’IA dans leur domaine d’activité pour évaluer les risques autant que les opportunités.

Dans ce module, nous aborderons les différents aspects à considérer pour développer une stratégie IA. Nous explorerons également les différentes étapes de mise en place d’un projet IA. C’est également à cette étape de la formation que chacun des participants choisira un projet fictif qui portera sur l’application d’une solution IA.

Multiples sont les domaines de l’intelligence artificielle. Chacun s’intéresse à un champ particulier. L’un des plus connus est celui qui s’intéresse au traitement de langage naturel, il implique à la fois des techniques d’apprentissage machine, des concepts linguistiques et des outils informatiques. Plusieurs solutions sont déjà déployées dans les entreprises alors que d’autres sont en développement dans des laboratoires de recherche.

Dans ce module, nous allons explorer le domaine de traitement automatique du langage naturel, ses principes de base, ses domaines d’application et des exemples de solutions en entreprise.

Le traitement et la reconnaissance d’images est l’un des domaines les plus développés de l’intelligence artificielle. Il s’intéresse à analyser des informations contenues dans des images et des vidéos, en utilisant des techniques informatiques et mathématiques. Des solutions disponibles dans le marché sont capables maintenant de reconnaître des caractères, détecter des visages et suivre des objets.

Dans ce module, nous mettrons le focus sur les bases du fonctionnement de la vision par ordinateur et la reconnaissance d’images et nous explorerons quelques cas d’utilisation pratique en entreprise.

L’écosystème de l’AI est complexe et diversifié. Il est primordial de comprendre qui sont les acteurs et quelle influence ils auront sur l’évolution et l’adoption de l’IA.  L’impact de l’IA sur le marché du travail  n’est qu’un des aspects que notre société doit évaluer afin de se préparer aux changements entraînés par cette technologie .

Dans ce module, nous allons effectuer un survol de l’écosystème IA mondial, canadien puis local. Tout au long, nous discuterons des défis qui devront être surmontés, des risques ainsi que des aspects éthiques auxquels notre société et nos entreprises seront confrontées.

L’intelligence artificielle est aujourd’hui perçue comme la technologie perturbatrice qui aura le plus grand impact sur notre société. Qui plus est, l’évolution et l’adoption de l’IA sont grandement accélérées par plusieurs facteurs technologiques ainsi que par des investissements massifs des grandes entreprises multimilliardaires. Est-ce que nous verrons un jour l’intelligence artificielle générale (AGI) atteindre les capacités cognitives de l’être humain?

Dans ce module, nous aborderons les possibilités anticipées de l’IA dans une perspective à court, moyen et long terme.