- Démystifier l’IA
- Créer son propre modèle et l’implémenter
- Comprendre l’IA au travers de démos
Module 1 : l’IA démystifiée
- Machine Learning (apprentissage par l’exemple, permet de faire de la prédiction) depuis les années 1990
- Deep Learning : ensemble de méthodes d’apprentissage automatique depuis 2010 => les données nourrissent l’AI
- Entrainement supervisé : l’algorithme doit apprendre depuis des données non marquées
- Entrainement par renforcement : l’apprentissage s’exécute par des essais successifs avec un système de récompenses / punitions.
- Reconnaissance d’objets ou de personnes
- Assistant personnel (reconnaissance vocale)
- Analyse de sentiments
- Prédiction (attrition, ventes, fraude)
- Traduction
Module 2 : Créer son propre modèle, l’implémenter
L’IA s’appuient sur des ressources type MOC avec EDX ou Microsoft Product Data Science pour répondre aux besoins d’industry verticals (Banking / Health / Retail / Telco / Manufacturing…) selon des Business Process (Sales / Marketing / Customer Service / HR / Finance).
Par exemple, l’implémentation de l’IA Factoring au sein de Scoretex a permis d’optimiser la supervision et le monitoring de scoring.
Désormais, la Data Science peut prédire :
- Classification algorithms (it this A or B)
- Regression algorithms (how much ? How many ?)
- Anomaly detection algorithms (is this weird ?)
- Clustering algorithms (how is this organized)
- Data science Process : Data Preparation / Training / Scoring
- Modèle Prédictif & Mise en production (exemple de régression linéaire)
Cette démarche demande l’intervention de Data Scientist pour créer le modèle et l’implémenter correctement. Microsoft a mis à disposition les Microsoft Cognitives Services afin de proposer certaines IA As A Service (IAaaS).
Leurs possibilités sont un peu plus limitées, mais offrent l’accès à un certain nombre d’option autour de la vision (OCR, reconnaissance d’émotion), de la voix ou du langage naturel. C’est dans leur implémentation et celles des outils permettant d’utiliser les données récoltées qu’interviennent les équipes FiNELOG-BiSEUM.
Module 3 : Démos
Les équipes FiNELOG-BiSEUM ont pu assister à des démos logicielles sur l’Azure Machine Learning Studio et Azure Cognitive Services :
- Utilisation d’un Data Set sur Microsoft Azure Machine Learning Studio
- Transformation du modèle en webservices
- Utilisation de l’IA dans Excel pour simulation avec prédiction s’appuyant sur différents modèles pour faire le choix de la meilleure solution (exemple de la vente de détail)

Faire appel à une SSII partenaire Microsoft, c’est l’assurance d’être accompagné par des consultants, formés et certifiés, qui interviennent régulièrement dans le cadre de projets et de missions d’expertise sur les problématiques fonctionnelles et les solutions BI Microsoft.
Tous les consultants FiNELOG-BISEUM certifiés Microsoft vous accompagnent dans la réalisation de vos projets autour des solutions Microsoft.