Certificat d'Université en

Intelligence Artificielle (Hands on AI)

  • Horaire
    Horaire décalé
  • Crédits ECTS
    10
  • Langue
    Français
  • Lieu
    Mons

Description

L’Intelligence Artificielle (IA), et notamment ses composantes Machine Learning (ML) et Deep Neural Nets (DNN) connaît un engouement et des succès considérables dans de très nombreux domaines applicatifs. Citons l’aéronautique, les transports, la santé, la finance, l’IT.

Après avoir initié en 2017 les Mons AI Meetups, différents services d’Enseignement et de Recherche de la Faculté Polytechnique et de la Faculté des Sciences, soutenus par les Instituts de Recherche de l’UMONS Numediart et InforTech, proposent un Certificat d’Université Intelligence Artificielle (Hands on AI) constitué d’un module d’enseignements de 5 crédits dispensé en soirée et d’un module de 5 crédits de type « workshop » dispensé sur un week-end.

 

Conditions d'accès

Bachelier en sciences de l’ingénieur et technologie, en sciences ou équivalent (sur dossier).

Public cible

Etudiants inscrits au Master Ingénieur Civil et au Master en Sciences Informatiques et un public d’adultes en reprise d’études (Personnel technique en demande de formation, Ingénieurs , diplômés en Sciences informatiques)

Informations supplémentaires

Modalité d'inscription

Pour les étudiants en Master

L’inscription doit se faire via votre Faculté, dans le cadre de la construction de votre PAE, et ne concerne que les « Défis en intelligence artificielle » ; cela ne concerne donc pas les « Ateliers d’intelligence artificielle »), selon les modalités suivantes (pour 2018-19) :

  • MA1 FPMs/ELEC : crédits SHES « Défis en intelligence artificielle »
  • MA2 FPMs/IG : option « IA ».
  • MA2 FPMs/ELEC : crédits métiers « Défis en intelligence artificielle »
  • Autres MA2 : crédits SHES ou métiers « Défis en intelligence artificielle »

Pour les doctorants

L’inscription doit se faire via le service Formation Continue : formation.continue@umons.ac.be

L’inscription est gratuite pour les doctorants en règle d’inscription au doctorat pour l’année en cours. Elle est payante dans le cas contraire.

Pour les personnes extérieures à l’UMONS

L’inscription doit se faire via le service Formation Continue : formation.continue@umons.ac.be et est payante.

Programme et structure

La formation sera composée de 2 unités d’enseignement de 5 crédits chacune :

UE AI challenges - AI seminar (5 crédits)
  • AA1 : AI challenges

    Titulaires: T. Dutoit (FPMs, Elec) ; X. Siebert (FPMs, IG), H. Mélot (FS, INFO)
    Quatre challenges applicatifs et provenant de demandeurs de domaines diversifiés seront proposés (soit, par défi : 3h de cours, 6h de TP et 3h de projet, donc 1 ECTS).
    Total : 12h de cours, 24h de TP (séances de coworking) et 12h de projet

     

    • Challenge 1 : Détection des feu de forets avec un réseau de neurones embarqué
      Les solutions basées sur des réseaux de neurones ont permis ces dernières années d’obtenir des performances impressionnantes dans de nombreux domaines. Dans ce premier défi, l'objectif est de détecter des départs de feu, à partir de caméras et en utilisant un réseau de neurones embarqué. Le système doit être énergétiquement autonome. Dans un premier temps, on utilisera sur des cartes Raspberry Pi, alimentées par leur batterie, et des cartes USB Movidius pour faire les calculs.En terme d'algorithmie, on découvrira les classificateurs, et on pourra comprendre  et tester différentes architectures. On étudiera également comment constituer une base de données à partir du web, l’annoter, réaliser des apprentissages et porter les réseaux de neurones sur un processeur embarqué.
    • Challenge 2 : Assistance pour les patients atteints de la maladie d'Alzheimer
      Dans ce second défi, nous nous intéressons à  la réalisation d’une solution visant à aider les personne atteintes de la maladie d’Alzheimer, en leur permettant de retrouver des objets de la vie de tous les jours. On partira d’un cas pratique assez général : celui de la détection de clés dans un domicile, filmé par plusieurs caméras.En terme d'algorithmie, ce défi permettra d’étudier des détecteurs d’objets sur des images, en testant différentes architectures logicielles. Il sera également nécessaire de constituer une base de données, de la labelliser grâce à divers outils, pour ensuite réaliser un apprentissage et l’intégrer dans une carte USB Movidius.
    • Challenge 3 : Deep Reinforcement Learning pour des jeux vidéo
      Les réseaux de neurones profonds peuvent se combiner avec l'apprentissage par renforcement (“Deep Reinforcement Learning”), pour découvrir des solutions à des problèmes aussi complexes que le jeu de Go. L'apprentissage par renforcement a globalement pour but d'apprendre, sur base d'expériences simulées sur ordinateur, comment se comporter pour optimiser une certaine fonction de récompense.L'objectif de ce défi est de développer un algorithme combinant réseaux de neurones profonds et apprentissage par renforcement, pour programmer une intelligence artificielle capable de jouer à des jeux vidéos tels que PacMan.
    • Challenge 4 : Cartographie 3D d’un étage d’un bâtiment
      La localisation et cartographie simultanée (Simultaneous Localization And Mapping, SLAM) consiste pour un robot à découvrir la cartographie de son environnement pour pouvoir s’y localiser. Le but de ce défi est d’apprendre à utiliser des outils comme Cartographer  pour appliquer des algorithmes de SLAM. Une fois ces outils maîtrisés, le challenge se corse : il faut maintenant exploiter les différentes techniques vues dans les défis précédents (ou en inventer de nouvelles) pour améliorer les performances de ces algorithmes lors de simulations. Les étudiants pourront évaluer les performances de leurs codes en exploitant des données réelles relatives au deuxième étage du bâtiment De Vinci, qui auront été acquises par un véritable robot.

      En soirée (18-21h)
      •  JEUDI 20/9 : Cours 1 – installation – challenge 1
      • Mercredi 26/9 et JEUDI 4/10 : séances de coworking
      • JEUDI 11/10 : Cours 2 – challenge 2
      • JEUDI18/10 et JEUDI 25/10 : séances de coworking
      • MARDI 30/10 : Cours 3 – challenge 3
      • JEUDI 8/11 et JEUDI 15/11 : séances de coworking
      • JEUDI 22/11 : Cours 4 – challenge 4
      • JEUDI 29/11 et JEUDI 6/12 : séances de coworking
      • JEUDI 13/12 : résultats du challenge 4 - DEMOS.

 

  • AA2 : AI seminar

    Titulaires: T. Dutoit (FPMs, Elec), P. Manneback (FPMs, IG), T. Mens (FS, INFO)
    12h de séminaires qui permettront aux étudiants de voir l’IA en action dans des domaines diversifiés.
    Nous y inclurons des sessions de la « Deep Learning Académy », déjà organisées entre UMONS, UCL, avec MULTITEL, et où des chercheurs et des industriels font des exposés tutoriaux et parlent d’études de cas (6h).

    6 lundis soir d’octobre à décembre (18-20h)

    Thématiques : IA et langage, IA et ethique, IA et humanités numériques, IA et santé, IA et créativité, IA et robotique.


Séminaires

OCTOBRE 22 : Prof. Jean-Gabriel Ganascia, Université Pierre et Marie Curie - Sorbonne Université
  • Thème : IA et société
  • Titre : Renaissance, promesses et limites de l’intelligence artificielle
  • Résumé : Après un rappel de l’histoire de l’intelligence artificielle depuis son origine, dans les années cinquante, puis des crises successives qu’elle a connues, nous exposerons l’ensemble de ses orientations actuelles en mentionnant tout particulièrement l’apprentissage machine, l’apprentissage profond (Deep Learning) et les masses de données (Big Data), qui expliquent le regain d’intérêt qu’elle suscite aujourd’hui. Nous verrons en quoi l’apprentissage profond se rapproche et se distingue des techniques d’apprentissage développées dans les années quatre-vingts avec la rétro-propagation de gradient, et dans les années quatre-vingt-dix, avec l’apprentissage statistique et les machines à noyaux. Nous décrirons les raisons économiques pour lesquelles le traitement de masses de données apparaît aujourd’hui déterminant. Nous évoquerons ensuite les applications de l’intelligence artificielle à la recherche d’information, aux interfaces homme-machine, en particulier aux agents conversationnels (Chatbots), à la santé et à la réalisation de véhicules et d’armes autonomes, en mentionnant, les dimensions éthiques et sociétales suscitées par ces deux derniers points. Nous aborderons aussi les applications de l’intelligence artificielle dans la technologie financière (Fintech) en évoquant tout particulièrement ses conséquences dans le secteur bancaire et dans celui des assurances.
    Nous terminerons enfin par une évocation de l’intelligence artificielle dite forte, de l’intelligence artificielle générale, de la Singularité technologique et des perspectives transhumanistes très en vogue aujourd’hui, qui toutes affirment le pouvoir illimité de la technologie. Nous montrerons alors que les arguments allégués à l’appui de ces thèses n’ont aucun fondement scientifique sérieux.
OCTOBRE 29 : Dr. J. Urbain, Data Scientist, Dalberg Data Insights
  • Thème : IA et santé
  • Titre : Intelligence artificielle et santé – Comment mieux prédire les épidémies et les famines ?
  • Résumé : La mobilité humaine joue un rôle majeur dans la propagation d’épidémies. Les risques de transfert d’une région à une autre peuvent être estimés en combinant des indicateurs de mobilité, les données d’incidence de la maladie considérée et des facteurs environnementaux (altitude, température, humidité, etc.). Dalberg Data Insights construit des applications qui aident les acteurs locaux à cibler leurs interventions relatives à une épidémie. D’autre part, nous analysons des images satellite pour estimer le niveau des récoltes agricoles et prédire les risques de famines. Ces applications seront présentées lors du séminaire, en mettant l’accent sur le rôle que l’intelligence artificielle y joue.
NOVEMBRE 12 : Prof. Mireille Buydens, Avocat Associé au cabinet Janson Baugniet, Professeur à l’ULB
  • Thème : IA et droit
  • Titre : L’intelligence artificielle et le droit : vertiges d’un nouveau monde
  • Résumé : L’intelligence artificielle pose des questions juridiques nouvelles et doit être régulée. Les législateur belge et européen planchent sur la question. Mais la régulation de l’AI n’est pas simple, car les questions posées sont inédites : quel statut juridique accorder à l’AI ? Est-elle à traiter comme un simple outil ou au contraire faut-il lui reconnaître un statut particulier dès lors qu’elle est capable de « décisions » ? Faut-il lui reconnaître le statut juridique qui était celui des esclaves en droit romain comme le proposent très sérieusement des juristes américains ? Par ailleurs, l’IA causera (et cause déjà) des accidents : qui est alors responsable? L’IA collecte massivement des données à caractère personnel et les utilisent pour prendre des décisions automatisées – comment protéger les personnes concernées? Enfin, l’IA intervient dans des processus créatifs (créations de musique, inventions..) : à qui reviennent les droits de propriété intellectuelle sur les créations de l’IA ?
NOVEMBRE 19  : Prof. T. Dutoit, Institut NUMEDIART, UMONS
  • Thème : IA et créativité
  • Titre : La créativité est-elle soluble dans la technologie?
  • Résumé : La création numérique s'est considérablement développée ces dernières années pour toucher l'art sous toutes ses formes, y associant des médias différents. Web, smartphone, digital, 3D, univers augmentés, hommes-machines en réseaux s’entremêlent, se partagent et démultiplient la palette des couleurs du créateur. L’intelligence artificielle y tient une place particulière, tant pour la création, pour l’interprétation que pour la diffusion des oeuvres. Quel impact ces technologies ont-elles sur notre culture, sur l’art, sur notre manière de le consommer et de nous exprimer ?
    Cette conférence sera introduite par un concert de l’Orchestre Royal de Chambre de Wallonie, en petite formation.
    Etudiant en jazz, professeur, docteur en sciences appliquées, président de NUMEDIART, l’Institut de recherche de l’Université de Mons qui a pour mission d’assurer des activités de formation et de recherche dans le domaine des technologies créatives, Thierry Dutoit analyse avec nous les parties visibles de cet iceberg culturel, et cherche à en révéler les parties immergées.
DECEMBRE: 3 : Dr. Zacharie Degreve, Institut Energie, UMONS
  • Thème : IA et énergie
  • Titre: L'IA, facilitateur de la transition énergétique
  • Résumé : Notre société subit une transition énergétique majeure, qui se caractérise principalement par une part croissante de production renouvelable, aléatoire par nature (e.g. éolienne, photovoltaïque), au sein des réseaux électriques, dans une structure de marché libéralisée où des acteurs aux objectifs potentiellement antagonistes sont en compétition. Gérer le réseau électrique dans ces conditions n'est pas chose aisée, et repose sur des stratégies de gestion avancées dont les performances dépendent de la connaissance de l'état du système à divers horizons temporels allant du très court (quelques secondes à quelques minutes) au long (plusieurs années) terme.
    Stimulés par les progrès significatifs réalisés dans le domaine de l'Apprentissage Machine d'une part (et plus particulièrement en Apprentissage Profond), et par l'accès à des quantités de données toujours plus importantes d'autre part (au travers par exemple de plans de déploiement massifs de compteurs intelligents ou Smart Meters), les acteurs du système électrique développent depuis quelques années déjà des outils relevant du Machine Learning (et dans une plus large mesure de l'Intelligence Artificielle) capable de les guider dans les processus de décision complexes propres aux réseaux électriques modernes.
    Cet exposé commencera par dresser un historique des mutations du secteur de l'énergie électrique, et insistera sur les rôles et les défis rencontrés aujourd'hui par les différents acteurs impliqués (gestionnaires de réseaux, fournisseurs, producteurs, clients, etc.). Il montrera ensuite comment l'Intelligence Artificielle peut aider à relever ces défis, et se présenter ainsi comme un facilitateur de la transition énergétique.
DECEMBRE 17: Dr. Philippe Devienne, CNRS - CRISTAL (UMR 9189), Université de Lille 1
  • Thème : L'intelligence artificielle et ses questions éthiques
  • Résumé : De la prise de conscience par institutions et citoyens de l’importance des questions éthiques spécifiquement posées par l'intelligence artificielle et par des machines en capacité d'apprendre seules. Sur la base d'exemples dans le domaine de la santé, de la robotique, de la reconnaissance d'images, nous débâterons des enjeux et réflexions éthiques menées par chercheurs, industriels et pouvoirs publics, sur des questions qui touchent tous les aspects de nos vies sociales.

UE Atelier d’intelligence artificielle (5 crédits)
  • AA : Atelier d’intelligence artificielle

    Un week-end au vert entre tous les participants inscrits au certificat d’université, ciblé sur le travail en équipe pour la réalisation d’un challenge ambitieux en IA proposé par une entreprise.

À propos de cette formation

Secteur
Sciences et techniques
Domaine
Sciences de l’ingénieur et technologie
Codiplômation/coorganisation
Faculté des Sciences
Droits d'inscription
1500€

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Service Formation continue
+32 (065) 37 37 14