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[Initiation à l’intelligence artificielle]

Depuis quelques années, l’intelligence artificielle occupe une place centrale dans la majorité des domaines technologiques. Elle a permis de lever énormément de verrous techniques restés longtemps non résolus.

Le succès de l’IA moderne est principalement lié à la réunion de 3 éléments fondamentaux : la puissance de calcul, les données d’apprentissages et les nouveaux paradigmes d’apprentissages comme le deep learning.

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[IA Générative]

Après le succès fulgurant de l’IA discriminative, c’est autour de l’IA générative de bouleverser la communauté scientifique, en particulier, et la société en général avec ses résultats époustouflants.

Techniquement, cette branche de l’IA consiste à approximer implicitement et efficacement des distributions de données extrêmement complexes permettant par exemple une génération super-réaliste de contenu (image, vidéo, parole, musique, texte…etc.). Cette formation présentera d’une manière générale les nouvelles techniques d’IA générative : GAN, Transformer et Stable Diffusion en expliquant à chaque fois le paradigme de base. Ensuite, il se focalisera sur les GANs et présentera en profondeur certains détails techniques.

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[Anatomie des réseaux neuronaux Transformers]

Les domaines de l’IA générative et de l’apprentissage par transfert ont connu des progrès remarquables ces dernières années, en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Les transformers étaient au coeur de ces avancées,
où les modèles linguistiques basés sur des transformers ont permis de nouveaux résultats de pointe dans un large spectre d’applications.

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[RandomForest pour la vision par ordinateur]

Le Random Forest est un algorithme de Machine Learning introduit par Leo Breiman en 2001. Cet algorithme est dit d’ensemble, car il construit sa décision à partir d’un ensemble d’arbres de décision unitaire. Ces arbres de décision sont entraînés d’une manière complètement indépendante pour minimiser la corrélation entre eux.

Grâce à cette propriété, cet algorithme a obtenu des résultats remarquables dans la Vision par Ordinateur à l’instar de son utilisation dans la Kinect de Microsoft.

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[Acceptabilité psychologique et physiologique des univers immersifs]

Les technologies immersives, telles que la Réalité Virtuelle et Mixte, sont arrivées à maturité et offrent des perspectives d’applications innovantes en formation, collaboration, conception, marketing ou encore expériences culturelles. Dans ce contexte, l’acceptabilité par les utilisateurs finaux est un enjeu fort pour les organisations souhaitant tirer parti de ces possibilités et souhaitant s’assurer du confort d’utilisation  et la prévention des risques d’usages.

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[Analyse comportementale par bio-capteurs]

L’adoption de méthodes de captation physiologique basées sur les bio-capteurs pour l’estimation de l’expérience utilisateur présente de nombreux avantages par rapport aux méthodes classiques telles que les questionnaires. Ces avantages sont par exemple une basse interférence avec la tâche ou une temporalité précise permettant de mieux suivre l’évolution des variables comportementales de l'utilisateur. L’adoption de ces capteurs nécessite, notamment dans le cas d’études de terrain, une méthodologie spécifique pour garantir l’exploitabilité des données collectées.

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[AR Cloud: Augmented Reality in the Cloud]

En déportant les calculs de vision par ordinateur à l’edge ou sur le cloud, les nouvelles technologies d’AR Cloud offre la capacité de proposer des services partagés de réalité augmentée n’importe où, n’importe quand, et pour n’importe quel dispositif de réalité augmentée. Ainsi, l’AR Cloud  devrait devenir un élément clé de la transformation digitale à venir adressant de très nombreux marchés, de l’industrie ou la construction 4.0 à  des usages grands publics. 

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[Prospective et Numérique Responsable]

La prospective permet d’éclairer les décisions stratégiques à la lumière des futurs possibles. Cette formation se centre autour de la notion de numérique responsable, en tant que référentiel d’actions et processus d’amélioration continue à même d’interroger l’empreinte sociale / sociétale, économique et environnementale du numérique. Via des méthodologies inhérentes au design fiction, à la prospective et à l'UX design, il conviendra de définir et construire les grands contours technologiques associés aux enjeux environnementaux et sociétaux de demain afin de favoriser l'advenue d'un numérique plus responsable.

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[Holographie Numérique]

L’holographie est souvent considérée comme la technologie de visualisation 3D la plus prometteuse, puisqu’elle créé l’illusion du relief la plus naturelle et réaliste possible. En effet, cette technologie est capable de fournir tous les indices de perception de la profondeur du système visuel humain et ne créé pas de fatigue visuelle. Grâce aux récents progrès dans le domaine des ordinateurs, l’holographie numérique pourrait trouver application dans les domaines de la réalité augmentée et de la réalité virtuelle dans les cinq à dix ans à venir.

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