Cartographie IA - Comprendre ses algorithmes clés

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre les fondements théoriques de l'apprentissage artificiel et ses différentes approches (supervisé, non supervisé, par renforcement).
• Maîtriser les principaux algorithmes de machine learning (régression linéaire, arbres de décision, réseaux de neurones, SVM, etc.).
• Appliquer des techniques de prétraitement des données pour optimiser les performances des modèles.
• Évaluer et comparer les modèles à l'aide de métriques pertinentes (précision, rappel, F1-score, etc.).
• Identifier les cas d'usage appropriés pour chaque famille d'algorithmes dans des contextes réels.
• Analyser les limites éthiques et techniques des systèmes d'apprentissage automatique.

Public cible

Ce cours s'adresse aux professionnels, chercheurs et étudiants disposant d'un bagage en mathématiques (statistiques, algèbre linéaire) et en programmation (Python de préférence). Il convient particulièrement aux : data scientists en formation, ingénieurs souhaitant se spécialiser en IA, chefs de projet techniques, et toute personne curieuse des mécanismes sous-jacents aux systèmes intelligents modernes. Une expérience préalable avec les bibliothèques comme scikit-learn ou TensorFlow est un plus, mais non obligatoire.

Contenu détaillé

Le cours explore d'abord l'évolution historique du machine learning, depuis les premiers algorithmes perceptrons jusqu'aux architectures deep learning contemporaines. Une classification claire des paradigmes d'apprentissage (supervisé vs non supervisé) est établie, avec des exemples concrets comme la reconnaissance d'images ou le clustering client.

Le cœur du module présente 15 algorithmes phares, organisés par complexité croissante : des méthodes linéaires (régression logistique) aux ensembles (Random Forest), jusqu'aux réseaux neuronaux convolutifs. Pour chaque algorithme, le cours détaille : les formules mathématiques clés, les hyperparamètres critiques, et des études de cas réels (détection de fraude, recommandation de contenus).

Une section pratique couvre le pipeline complet de traitement : normalisation des données, sélection de features, validation croisée et techniques de rééquilibrage de classes. Des exercices guidés utilisent Jupyter Notebook pour implémenter des modèles sur des jeux de données publics (MNIST, Titanic).

Perspectives critiques

Le cours aborde les biais algorithmiques, l'interprétabilité des modèles (SHAP, LIME) et les compromis entre performance et éthique. Des mises en garde contre le "solutionnisme technologique" sont formulées, avec des analyses de cas d'échecs retentissants (biais raciaux dans la reconnaissance faciale).

Ressources complémentaires

Les participants reçoivent : un glossaire des 50 termes techniques, une bibliographie commentée (des ouvrages classiques comme "Pattern Recognition" de Bishop aux recherches récentes), et des liens vers des compétitions Kaggle pertinentes pour approfondir les concepts.