Dans ce projet, j’ai conçu un module complet de formation avancée en intelligence artificielle pour Studi, destiné aux apprenants souhaitant approfondir leurs compétences en optimisation de modèles. Mon objectif était de structurer un parcours à la fois exigeant, accessible et directement applicable à des contextes professionnels variés.
Ce module a été pensé pour guider pas à pas les apprenants dans l’amélioration continue des performances de leurs modèles IA, depuis l’analyse des résultats jusqu’aux stratégies de déploiement, en passant par les techniques d’optimisation, la qualité des données ou encore la robustesse des modèles.
Objectifs pédagogiques :
- Appliquer une démarche d’amélioration continue pour optimiser des modèles IA
- Identifier les biais, erreurs et axes d’amélioration à partir de métriques et d’analyses approfondies
- Améliorer la performance d’un modèle via le réglage des hyperparamètres, les techniques de régularisation ou la qualité des données
- Mettre en œuvre des stratégies de robustesse et de sécurisation des modèles
- Intégrer des contraintes de calcul et d’optimisation dans le pipeline d’apprentissage et d’inférence
Réalisations :
- Élaboration du plan de formation et séquençage pédagogique complet
- Rédaction de 10 leçons avancées, dont 4 enrichies avec des approfondissements techniques
- Création de vidéos scénarisées, quiz interactifs et cas pratiques fil rouge
- Intégration d’éléments transversaux sur l’éthique, la reproductibilité et la collaboration interdisciplinaire
- Adaptation des contenus pour un public technique souhaitant professionnaliser ses pratiques IA
Un module conçu pour faire passer les apprenants du statut d’utilisateur de modèles IA à celui d’optimiseur stratégique.
