• Qualifier les données grâce à des outils d’analyse et de visualisation de données en vue de vérifier leur adéquation avec le projet
• Concevoir une base de données analytique avec l’approche orientée requête en vue de la mise à disposition des données pour un traitement analytique ou d’intelligence artificielle
• Programmer l’import de données initiales nécessaires au projet en base de données, afin de les rendre exploitables par un tiers, dans un langage de programmation adapté et à partir de la stratégie de nettoyage des données préalablement définies
• Préparer les données disponibles depuis la base de données analytique en vue de leur utilisation par les algorithmes d’intelligence artificielle
• Concevoir le programme d’intelligence artificielle adapté aux données disponibles afin de répondre aux objectifs fonctionnels du projet, à l’aide des algorithmes, outils et méthodes standards, notamment de machine learning et de deep learning
• Développer le programme d’intelligence artificielle selon les données du projet et les éléments de conception définis, en exploitant les algorithmes et les outils standards couramment utilisés dans le domaine
• Développer l’interaction entre les fonctionnalités de l’application et l’intelligence artificielle dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine
• Modifier les paramètres et composants de l’intelligence artificielle afin d'ajuster les objectifs du projet aux capacités fonctionnelles de l’algorithme à l’aide des techniques d’optimisation
• Analyser un besoin en développement d’application mettant en oeuvre des techniques d'intelligence artificielle afin de produire des éléments de réponses techniques
• Concevoir une base de données relationnelle à l’aide de méthodes standards de modélisation de données
• Développer les requêtes et les composants d'accès aux données dans un langage adapté afin de persister et mettre à jour les données issues de l’application en base de données
• Développer le back-end de l’application d’intelligence artificielle dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine
• Développer le front-end de l’ application d’intelligence artificielle à partir de maquettes et du parcours utilisateur, dans le respect des objectifs visés et des bonnes pratiques du domaine
• Améliorer l’application d’intelligence artificielle en développant une évolution fonctionnelle  pour répondre à un besoin exprimé par un client ou un utilisateur
• Maintenir l’application d’intelligence artificielle à l’aide des techniques de monitorage afin de détecter et corriger les éventuels dysfonctionnements
• Planifier les actions du projet à l’aide d’un outil  adapté afin de prévoir la complétion du projet dans les temps impartis
• Concevoir un système de veille technologique permettant de collecter, classifier et analyser l’information afin d’améliorer la prise de décisions techniques
• Communiquer avec les parties prenantes afin de rendre compte de l'avancement du projet en mettant en oeuvre les canaux de communication nécessaires

Phase d’immersion 

• Concevoir, développer le programme d’IA (alimentation du programme avec les données nécessaires, entraînement, test de performance, etc)
• Mettre à disposition le programme d’IA fonctionnel via un web service simple
• Ma première application d’IA
• Analyse d’un besoin d’application d’IA
• Gestion des données analytiques à destination de l’IA
• Gestion des données opérationnelles provenant de l’application
• Développement du back-end
• Développement des interfaces
• Développement de l’IA
• Déploiement de l’application et de l’IA

Fondamentaux

• Définition des jeux de données utiles et nécessaires au projet d’application d’IA
• Analyse des jeux de données disponible pour l’IA
• Préparation des données et stockage des données préparées
• Récupération et mise à jour des données préparées et stockées

Approfondissement

• Compréhension du besoin d’évolution
• Analyse de la solution en place (compréhension du projet, de sa structure, du code, des outils…)
• Imputation des changements nécessaires
• Test de régression
• Livraison
• Mon application d’intelligence artificielle en service
• Exposition de l’IA (API, web service, events, etc)
• Déploiement de l’IA
• Déploiement des applicatifs et des interfaces
• Monitoring : collecte des logs, analyse des logs applicatifs

Mon projet-chef-d'œuvre et mon titre

• Réalisation du projet-chef-d'œuvre
• Réalisation des études de cas
• Préparation à la certification : rapport, démonstration, soutenance…

Une formation professionnalisante

• Simulation d’entretien, job dating
• Meet-up