Architectures avancées en IA et Deep Learning

• Maîtrise des modèles d’IA de dernière génération (GPT, BERT, DALL·E, Stable Diffusion, etc.).
• Conception et entraînement de modèles IA sur mesure.
• IA générative : création de texte, d’images et de vidéos.

Optimisation et industrialisation des systèmes IA

• Développement et déploiement à grande échelle (MLOps, CI/CD pour l’IA).
• Gestion des infrastructures cloud pour l’IA (AWS, Google Cloud, Azure AI).
• Accélération des modèles IA avec le edge computing et l’IA embarquée.

IA et traitement avancé des données

• Analyse de données complexes (Big Data, séries temporelles, NLP avancé).
• Techniques de clustering, détection d’anomalies et apprentissage auto-supervisé.
• Approches hybrides combinant IA, blockchain et IoT.

Éthique, sécurité et régulation de l’IA

• Explicabilité des modèles IA et lutte contre les biais algorithmiques.
• Sécurisation des systèmes IA contre les attaques adversariales.
• Conformité aux régulations internationales et gouvernance IA responsable.

Stratégies IA pour la transformation des entreprises

• Définition et mise en œuvre d’une stratégie IA d’entreprise.
• IA et automatisation des processus métiers (RPA, IA décisionnelle).
• Études de cas, veille technologique et tendances futures de l’IA.