Session Intelligence artificielle 2023

Intelligence artificielle: une perspective pragmatique pour professionnel-les non-spécialistes

Informations

Période

7 décembre 2023 - 8 décembre 2023
14 Heures enseignement en présence
2 jours de 8h30 à 17h30

Langue

Français

Format

En présence – basculement en ligne en cas de nécessité

Renseignements

Elisabeth GIUDICELLI
+41 (0)22 379 02 23
elisabeth.giudicelli(at)unige.ch

Lieu

HEG - Genève Campus de Batelle

Inscriptions

Délai d'inscription

15 octobre 2023
Le nombre de places est limité

Finance d'inscription:

CHF 950.-

Contribution aux ODD

Objectif 4 : Assurer l’accès de tous à une éducation de qualité, sur un pied d’égalité, et promouvoir les possibilités d’apprentissage tout au long de la vie Objectif 8 : Promouvoir une croissance économique soutenue, partagée et durable, le plein emploi productif et un travail décent pour tous Objectif 9 : Bâtir une infrastructure résiliente, promouvoir une industrialisation durable qui profite à tous et encourager l’innovation Objectif 12 : Établir des modes de consommation et de production durables Objectif 17: Renforcer les moyens de mettre en oeuvre le Partenariat mondial pour le développement durable et le revitaliser

Objectifs

  • Repartir avec une image démystifiée de ce que l’on désigne actuellement par « Intelligence Artificielle » (IA)

Public

Professionnel-le non-spécialiste qui travaille ou qui sera amené-e à travailler avec des spécialistes de l’intelligence artificielle ou avec des Data Scientists, manager, client-e interne ou externe ou supplier (administrateur/trice système, DBA, …) qui voudraient mieux cerner la nature de ce que les spécialistes leur proposent ou les besoins de leurs utilisateurs/trices, chef-fe d’entreprise ou de département qui voudraient évaluer l’opportunité d’utiliser l’IA dans leurs dispositifs productifs, informaticien-ne non spécialisé-e qui a besoin de collaborer avec des collègues spécialistes, étudiant-e non informaticien-ne en fin de cursus, qui sera amené à travailler en connexion avec le domaine; tous les corps de métiers sont concernés. Par exemple, marketing, commerce, finance, ressources humaines, médecine, pharma, urbanisme et les spécialités liées au développement durable, professionnel-le en reconversion, pour qui une vue éclairée de l’IA et de ses possibilités serait un plus dans le processus de reconversion, grand public (première demi-journée).

Compétences visées

  • Comprendre les différentes formes de l’IA
  • Identifier les opportunités qu’offre l’IA dans l’institution et les formuler de telle manière à convertir la valeur
  • Comprendre le rôle de l’Intelligence Artificielle dans les processus de création de valeur
  • Savoir ce que l'on peut attendre du/de la spécialiste et comment utiliser les résultats
  • Savoir ce dont le/la spécialiste a besoin comme information métier, données et matériel pour apporter de la valeur ajoutée à l’institution
  • Comprendre quelles peuvent être les différentes applications de l’IA
  • Comprendre les implications éthiques de l’IA et les bonnes pratiques de son utilisation
  • Pouvoir planifier des projets utilisant l’IA

Programme

  • Introduction à l’Intelligence artificielle (IA)
  • Fondamentaux de l’IA et exemples
  • Applications de l'IA en entreprise
  • Bonnes pratiques et points de vigilance de l'IA dans diverses industries
  • Considérations éthiques et juridiques
  • Tendances futures de l'IA
  • Conclusion

Direction

Prof. Giovanna DI MARZO SERUGENDO, Centre universitaire d'informatique (CUI), Université de Genève

Coordination

Dre Viola KREBS, Université de Genève

Description

Introduction à l’Intelligence artificielle (2h)

  • Concepts clés et terminologie
  • Aperçu historique de l’IA
  • Types d'IA (IA sémantique, IA générative, IA distribuée, apprentissage automatique, etc.)
  • L'impact de l'IA sur diverses industries

Fondamentaux de l’IA et exemples (5h)

  • Apprentissage automatique : Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement ; Applications concrètes de l'apprentissage automatique ; Apprentissage automatique (Machine Learning) versus apprentissage profond (Deep Learning)
  • Réseaux de neurones : Architectures d'apprentissage profond populaires (par exemple, CNN, RNN, GAN)
  • Traitement du langage naturel (NLP) : Applications de la PNL ; chatbots ; analyse des sentiments ; traduction automatique
  • IA générative : ChatGPT, génération de textes et des images
  • IA sémantique : données liées, ontologie, raisonnement sémantique
  • IA distribuée : systèmes multi-agents ; modélisation et ingénierie / développement

Description

Applications de l'IA en entreprise (2h)

  • Service client et administration
  • Ventes et marketing
  • Gestion des opérations et de la chaîne d'approvisionnement
  • Ressources humaines et gestion des talents
  • Analyse financière et gestion des risques
  • Études de cas et bonnes pratiques

Bonnes pratiques et points de vigilance de l'IA dans diverses industries (2h)

  • Leçons apprises et points clés à retenir
  • Avantages et défis de la mise en œuvre de l'IA
  • Efficacité et productivité améliorées
  • Prise de décision améliorée
  • Impact sur la main-d'œuvre et transformation des compétences
  • Gestion de projets d’IA (évaluation et limitations des risques)

Considérations éthiques et juridiques (1h30)

  • Transparence et explicabilité dans les systèmes d'IA
  • Équité et limitations des biais
  • Confidentialité et protection des données
  • Droits de propriété intellectuelle et brevets

Tendances futures de l'IA (1h)

  • Progrès de la technologie de l'IA
  • Impact sur les emplois et la main-d'œuvre
  • IA et gouvernance responsables

Conclusion (30 min.)

  • Récapitulatif des concepts clés
  • Importance de l'IA pour les managers

Conditions d'admission

  • Aucune compétence en programmation n’est requise pour ce séminaire
  • Un minimum de notions sur les données structurées (manipulation des outils informatiques et des listes Excel) est en revanche fortement conseillé
  • Pour les exercices pratiques un laptop sera nécessaire

La Dre Viola Krebs est experte dans le domaine du numérique et Conseillère stratégique de la Forge numérique, Pôle d'innovation numérique, Centre universitaire d'informatique (CUI). Elle enseigne l’IA dans le cadre de différentes formations. De plus, elle participe à des groupes de travail et projets européens liés à l’IA.

La Dre Krebs a conçu et géré une variété de projets internationaux de technologies et de communication, avec des projets en Europe, en Afrique, en Asie et en Amérique.

Elle est titulaire d’un doctorat en Sciences de l’Information et de la Communication de l’Université de Strasbourg et d’un Master dans la même discipline de l’Université de Genève. Elle est également Membre associé du Laboratoire scientifique LISEC Tec&Co de l’Université de Strasbourg. Ses recherches portent sur le numérique et ses applications sociétales.

Avant une carrière universitaire à temps plein, elle était cheffe de communication et de projets avec 25 ans d'expérience solide dans un environnement multiculturel, tant dans le secteur public que privé. Pendant ces années, elle a entre autres travaillé pour le World Economic Forum (WEF), Merrill Lynch, UBS SA et la United Nations International Strategy for Disaster Reduction (UNDRR) et a formellement été impliquée dans différents sommets et processus des Nations Unies (Sommet mondial sur la société de l'information - SMSI, Alliance Mondiale pour les TIC et le Développement, etc.). En 2012, lCV, l’organisation qu’elle a fondée et dirigée, a reçu le prix du meilleur projet e-Environnement Summit Award du SMSI, décerné par l’Union Internationale des Télécommunications (UIT).

 

La Prof. Giovanna Di Marzo Serugendo a obtenu son doctorat en Génie Logiciel à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en 1999.  Après avoir passé deux ans au CERN (Centre européen pour la recherche nucléaire) et cinq ans au Royaume-Uni en tant que chargée de cours à l’Université de Londres, elle est devenue Professeur Ordinaire à la faculté des Sciences de la Société de l'Université de Genève en 2010.  Depuis 2016, elle est Directrice du Centre d'informatique de l'Université de Genève.

Ses recherches portent sur l’Intelligence Artificielle Sémantique et sur l'ingénierie des logiciels décentralisés à comportement auto-organisé et émergent, une branche de l'Intelligence Artificielle Distribuée. Il s’agit d'étudier les systèmes naturels, concevoir, développer des systèmes collectifs artificiels et d’en vérifier la fiabilité. Son domaine de recherche englobe les villes intelligentes, les réseaux électriques intelligents, la gestion des objets souterrains et les jumeaux numériques des structures urbaines. 

Elle a cofondé la conférence internationale IEEE sur les systèmes auto-adaptatifs et auto-organisés (SASO) et le journal ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems (TAAS), pour lequel elle a été Editeur en Chef de 2005 à 2011.

Elle a été nominée en 2018 parmi les 100 digital shapers de Suisse. Elle a récemment mis en place un Pôle d’Innovation Numérique (2019) à l'Université de Genève qui vise à développer des services innovants pour la communauté académique, ainsi que d'autres organisations publiques, privées ou internationales, réunissant étudiants, chercheurs et parties prenantes.

Contribution aux ODD

Objectif 4 : Assurer l’accès de tous à une éducation de qualité, sur un pied d’égalité, et promouvoir les possibilités d’apprentissage tout au long de la vie Objectif 8 : Promouvoir une croissance économique soutenue, partagée et durable, le plein emploi productif et un travail décent pour tous Objectif 9 : Bâtir une infrastructure résiliente, promouvoir une industrialisation durable qui profite à tous et encourager l’innovation Objectif 12 : Établir des modes de consommation et de production durables Objectif 17: Renforcer les moyens de mettre en oeuvre le Partenariat mondial pour le développement durable et le revitaliser