Formation en intelligence artificielle :  les outils incontournables pour s’initier

Si vous voulez démarrer une carrière dans l’intelligence artificielle et devenir un expert en IA, une multitude d’outils sont disponibles en ligne et peuvent vous en apprendre plus sur le fonctionnement de cette technologie. Bien entendu, acquérir une expertise métier peut impliquer de rejoindre une école spécialisée comme CentraleSupélec l’École Polytechnique, EPITA, ENSTA Paris et Télécom Paris en vue d’un Master ou un Msc.

Néanmoins, si vous voulez bénéficier des opportunités d’emploi inégalées du domaine, il peut être pertinent de s’immerger petit à petit dans l’IA à travers des outils à tester en dehors ou pendant les cours. 

Des outils en ligne en aval d’une formation et pour un apprentissage en douceur de l’intelligence artificielle

Avant d’entamer une formation approfondie sur l’intelligence artificielle, offrez-vous un petit avant-goût avec les outils disponibles en ligne. Internet regorge effectivement de ressources gratuites et payantes pour apprendre l’IA et les métiers de l’informatique. Le plus grand moteur de recherche met à disposition des technophiles un large panel de plateformes proposant des cours pratiques conçus pour développer leurs compétences en la matière.

Dans la foulée, il y a aussi de quoi satisfaire le besoin d’évolution des adeptes de l’apprentissage automatique et de l’analyse de données. Même si ce ne sont pas des parcours de formation officiels, ces plateformes sont d’une aide inestimable pour s’intégrer dans l’univers de l’IA.

Dataiku : la plateforme française d’intelligence artificielle

Cette plateforme d’intelligence artificielle made in France a comme marque de fabrique son caractère packagé. Cela en fait un outil à la portée des novices que des plus confirmés. La plateforme porte en fait le nom de Dataiku DSS ou Dataiku Data Science Studio. Les projets à échelle modérée de Data science quant à eux s’effectuent sur Dataiku Online. Dataiku DSS propose pas moins de 90 fonctionnalités réparties sur les catégories suivantes :

• La gouvernance, induisant un feature store et une console de monitoring d’audit et de modèles.
• Le MLOps permettant à la plateforme de gérer le déploiement des modèles.
• La data visualisation pour laquelle 25 graphiques de data visualisation complètent l’interface de visualisation, permettant l’identification des relations et visions dans les jeux de données.
• L’intégration à Spark, Azure, Hadoop, Google Cloud par exemple. Dataiku s’équipe de plus de 25 connecteurs.
• Les plugins. Dataiku dispose d’une galerie de plus de 100 plugins permettant d’importer et d’exporter des données, de développer des applications de moteur de recommandations, de météo, de traduction, de NLG
• La data ops. Dataiku comptabilise plus de 90 data transformers prépackagés. Une console graphique, en plus de gérer la data préparation, supporte les données géospatiales et les times series.
• Le développement. La prise en charge des langages R, Python, SQL, Scala, Hive, Impala,  Pig est à noter. SparkR, SparkSQL et PySpark sont supportés.
• Le machine learning. Pour pouvoir entraîner les réseaux de neurones profonds, et pour supporter XGBoost et Scikit-learn par exemple, Dataiku intègre un moteur d’automatisation de machine learning ou auto ML.
• La collaboration. Cette fonctionnalité se réfère à la gestion de projet, de wiki, de chat ou de versioning, etc.

La plateforme open source de deep learning TensorFlow Google

Surpassant pour l’heure son concurrent Pytorch grâce à ses outillages et ses compétences diverses, TensorFlow est un outil phare de formation en intelligence artificielle des futurs data scientists. La bibliothèque libre propose une variété de workflows. Se servant des langages tels que JavaScript ou Python, TensorFlow sert à développer et entraîner des modèles d’IA. Mais il prend aussi en charge Julia et R.

Pour ceux qui débutent dans l’IA, le site recommande l’usage de l’API Keras Sequential. La création des modèles se fait par la connexion de plusieurs composants avec cette interface de programmation. On attribue à TensorFlow une série de fonctionnalités comme le suivi des biais, la visualisation des indicateurs d’entraînement, des représentations vectorielles du réseau, du graphe de réseau de neurones…

PyTorch : la bibliothèque de deeplearning

Si vous entamez une formation en intelligence artificielle, PyTorch est un outil intéressant pour se lancer dans le deep learning ou l’apprentissage profond. Son objectif est aussi de vous aider à développer des réseaux de neurones artificiels. Cette bibliothèque d’IA écrite en Python a également  une autre utilité : effectuer des calculs de gradients, des tableaux multidimensionnels générés à partir de tenseurs. En outre, PyTorch autorise l’ajout de nouveaux nœuds ainsi que la modification des connexions.

Intelligence artificielle : l’outil de formation pour le calcul numérique Matlab

Nous devons l’édition de Matlab, diminutif de Matrix Laboratory, à MathWorks. Ayant pour champs d’application l’ingénierie, les sciences ou l’économie, il s’agit d’un environnement de programmation plutôt axé sur le calcul numérique et permettant entre autres de manier les algorithmes. Mais Matlab sert aussi à l’affichage de graphiques, à générer des matrices, à développer des applications et des algorithmes.

Par ailleurs, optimisé pour le calcul en parallèle, Matlab supporte aussi bien Fortran que CC++, Java ou Python. Sa boîte à outils couvre de nombreux cas d’usage (machine learning statistique, simulation, reinforcement learning, deep learning…) et concède un lot d’avantages. À savoir, une facilité d’approche pour ceux qui débutent. Pour l’affichage et le calcul, Matlab permet d’accélérer le développement.

Keras : l’API de l’apprentissage profond pour apprendre l’IA

Écrite en Python, Keras est une interface de prototypage rapide de réseaux neuronaux artificiels en open source. Keras est très facile à utiliser pour les débutants. Son support de multi-GPU fait sa particularité. Grâce à cela, Keras peut distribuer sur plusieurs cartes graphiques l’entraînement d’un modèle.

Ce qui la rend capable d’ingérer un gros volume de données d’apprentissage. Son API est performante, d’une prise en main facile et supporte bon nombre de librairies dont TensorFlow, Theano, PlaidML, Microsoft Cognitive Toolkit…

Une formation en intelligence artificielle avec l’outil Knime Analytics Platform

Dotée de fonctions de machine learning et surtout d’analytics, cette plateforme est distribuée en open source. Elle est ainsi taillée pour l’analyse des données en vue d’une exploitation de celles-ci. Niveau compatibilité, Knime peut interopérer avec R et Python, et peut s’adapter à des systèmes d’exploitation comme Windows ou Linux, etc.

Les fonctionnalités de ce logiciel s’articulent autour de l’analytics statistique, le machine learning, l’extraction, la transformation et le chargement des données, le data mining et le text mining. Il permet aussi la data visualisation, et la modélisation de workflow d’ingestion de données.

Une formation en intelligence artificielle avec l’outil RapidMiner

Tout-en-un, cette plateforme permet de traiter l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage machine. Cela va de l’intégration au déploiement des modèles, et passe évidemment par la préparation des données pour l’apprentissage, ainsi que la phase création. Il est possible de prendre en main avec RapidMiner le MLOps ou management et monitoring des modèles en production. Avec ses 1500 algorithmes et fonctions, la plateforme permet aussi le développement sans code d’applications d’IA.

Apprendre l’IA avec l’outil SAS Viya

Mis au point par SAS Software, la plateforme cloud SAS Viya est axée machine learning et statistique. La data visualisation, le machine learning et l’analytics statistique peuvent s’effectuer via cet outil de formation à l’intelligence artificielle. En effet, il comprend un certain nombre de briques, dont :

• L’outil de machine learning statistique SAS Visual Statistics. Celui-ci recouvre aussi la modélisation descriptive, prédictive, et permet de traiter la comparaison et scoring des modèles, ainsi que leur déploiement.
• L’outil de d’exploration de données et de data visualisation SAS Visual Analytics.

En outre, SAS Viya inclut un studio et un outil de data science no code.

Google Vertex AI : le dernier outil de formation à l’intelligence artificielle de notre sélection

Toutes les étapes du cycle de vie d’un modèle de ML sont prises en main par cette plateforme en mode cloud. Le pilotage de l’entraînement des modèles d’apprentissage est réalisé par Google Vertex AI. La console Google Cloud fournit également les ressources machines et prend en charge le versioning des modèles. Un accès est donné à Google Monitoring lorsque le modèle est en phase de production ou de validation afin d’en mesurer la performance ou pour reconsidérer la nécessité d’un réentraînement.

Google Vertex combine des services cloud tels que l’étiquetage, le service d’entraînement, un service de prédiction, Vertex AI Model Monitoring qui mesure la différence entre résultat escompté et résultat obtenu après déploiement du modèle ou un éventuel écart sur la distribution des données de caractéristiques. Plusieurs autres services comme Vertex Explainable AI le rôle d’une caractéristique donnée da

ns le calcul des résultats dans les modèles de classification et de régression. Mais il y a aussi le Vertex AI Feature Store qui permet de stocker et d’organiser les caractéristiques de modèles de machine learning et Vertex AI Pipelines pour décrire les pipelines de machine learning depuis la phase d’apprentissage jusqu’au déploiement. Ce qui va faciliter leur réutilisation en MLOps. Et pour gérer les modèles développés dans une bibliothèque, il y a Vertex AI Model Registry.

Les outils essentiels de formation en intelligence artificielle : conclusion

Cette liste d’outils incontournables pour apprendre l’IA peut faire de vous un expert de l’intelligence artificielle. D’autant plus qu’aujourd’hui, ces technologies s’étendent à des pans innombrables de notre société. Lorsque le mathématicien Cédric Villani a dévoilé son rapport, ordonné par Édouard Philippe lorsqu’il était Premier ministre, celui-ci a donné des précisions sur la politique française de l’intelligence artificielle. Un des axes prioritaires était la création de nouvelles formations dans ce secteur porteur afin de porter à au moins 3 fois plus le nombre des professionnels spécialistes en 3 ans.