1. Introduction à l’Intelligence Artificielle (IA)
a. Définition des concepts clés de l’IA.
b. Types d’IA : Apprentissage machine, deep learning, intelligence artificielle faible et forte.
c. Applications et cas d’usage de l’IA.
d. Études de cas : exemples d’implémentation réussie de l’IA.
2. Fondamentaux du Big Data
a. Définition et caractéristiques du big data.
b. Les 3V du big data : Volume, variété, vélocité.
c. Technologies et outils du big data.
d. Exercices pratiques : Manipulation de données volumineuses.
3. Applications Pratiques de l’IA
a. Intégration de l’IA dans les processus d’affaires.
b. Utilisation de l’IA pour la prise de décision.
c. Éthique et responsabilité dans l’utilisation de l’IA.
d. Mises en situation : Applications concrètes de l’IA.
4. Gestion et Analyse de Données Massives
a. Techniques d’analyse de données massives.
b. Outils de traitement et de gestion du big data.
c. Sécurité des données dans le contexte du big data.
d. Jeux de rôle : Gestion et analyse de données massives.
5. Stratégie d’Implémentation et de Sécurité
a. Développement d’une stratégie d’implémentation de l’IA et du big data.
b. Sécurité des données et protection de la vie privée.
c. Impacts juridiques et réglementaires.