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Le programme couvrira un large éventail de sujets essentiels, de l'automatisation de l'administration du personnel et des salaires à l'optimisation des processus de sélection grâce à l'intelligence artificielle. Les employeurs se familiariseront avec l'analyse prédictive pour la gestion des talents et la personnalisation du développement de carrière, ainsi qu'avec les techniques avancées d'évaluation des performances et d'amélioration du climat de travail. En outre, ils exploreront l'application pratique des technologies émergentes dans le recrutement et l'élimination des préjugés, en fournissant des outils concrets pour mettre en œuvre des solutions efficaces et axées sur les données. 

Le contenu du Mastère spécialisé a été soigneusement conçu pour répondre aux besoins stratégiques et opérationnels des départements RH à l'ère du numérique” 

Plan d’études

Le programme d'études a été conçu pour doter les professionnels des compétences nécessaires pour révolutionner l'administration du personnel en intégrant des technologies avancées. Ils seront en mesure d'optimiser l'administration des salaires et la gestion du personnel grâce à l'Intelligence Artificielle. En ce sens, ils seront en mesure d'automatiser les processus critiques, d'assurer la conformité réglementaire et d'améliorer l'allocation des ressources. En outre, l'application de l'IA dans les processus de recrutement et de sélection sera abordée, en utilisant des outils et des techniques pour automatiser l'évaluation des CV, mener des entretiens virtuels assistés par l'IA et éliminer les biais dans la sélection des candidats. 

L'accent sera également mis sur la gestion des talents et le développement de carrière à l'aide de l'intelligence artificielle, de sorte que les employeurs soient en mesure d'identifier et de retenir les talents clés, de personnaliser les plans de développement et d'utiliser l'analyse prédictive pour gérer les compétences et les lacunes en matière de qualifications. Il examinera également comment l'IA peut soutenir le mentorat et le coaching virtuel, ainsi que faciliter l'évaluation du potentiel de leadership et la gestion du changement organisationnel. 

TECH a ainsi créé un programme universitaire complet, dans un format entièrement en ligne, permettant aux diplômés d'accéder au matériel pédagogique à partir de n'importe quel appareil doté d'une connexion internet. Cela élimine la nécessité de se rendre dans un lieu physique et de s'adapter à des horaires prédéterminés. En outre, il utilise la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui se concentre sur la répétition des concepts clés pour assurer une compréhension complète du contenu. 

Ce programme se déroule sur une période de 12 mois et se divise en 20 modules:

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle
Module 2. Types de données et cycle de vie des données
Module 3. Les données de l’Intelligence Artificielle
Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation
Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle
Module 6. Systèmes intelligents
Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données
Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning
Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds
Module 10. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow
Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs
Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention
Module 13. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion
Module 14. Informatique bio-inspirée
Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications
Module 16. Administration du Personnel et des Paiements avec l’IA
Module 17. Processus de Sélection et Intelligence Artificielle
Module 18. IA et ses Applications dans la Gestion des Talents et le Développement Professionnel 
Module 19. Évaluation des Performances 
Module 20. Suivi et Amélioration du Climat de Travail avec l'IA

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité d’étudier ce programme d’Executive Mastère en Intelligence Artificielle dans le Département des Ressources Humaines entièrement en ligne. Pendant les 12 mois de la spécialisation, les étudiants pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d'auto gérer leur temps d'étude. 

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence artificielle

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'intelligence artificielle?
1.1.2. Références dans le cinéma
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'intelligence artificielle

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.2.1. La théorie des Jeux
1.2.2. Minimax et Alpha-Beta
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Réseaux neuronaux

1.3.1. Fondements biologiques
1.3.2. Modèle informatique
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés
1.3.4. Perceptron simple
1.3.5. Perceptron multicouche

1.4. Algorithmes génétiques

1.4.1. Histoire
1.4.2. Base biologique
1.4.3. Codification des problèmes
1.4.4. Génération de la population initiale
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaires
1.5.2. Taxonomies
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation des connaissances: web sémantique

1.6. Web sémantique

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.6.2. Inférence/raisonnement
1.6.3. Linked Data

1.7. Systèmes experts et DSS

1.7.1. Systèmes experts
1.7.1. Systèmes d'aide à la décision

1.8. Chatbots et Assistants Virtuels

1.8.1. Types d'assistants: assistants vocaux et textuels
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégrations: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développementd’un assistant: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.10.2. Créer une personnalité: langage, expressions et contenu
1.10.3. Tendances en matière d'intelligence artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types de données et cycle de vie des données

2.1. Statistiques

2.1.1. Statistiques: statistiques descriptives, inférences statistiques
2.1.2. Population, échantillon, individu
2.1.3. Variables: définition, échelles de mesure

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

2.2.1.1. Quantitatif: données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatif: données binomiales, données nominales et données ordinales

2.2.2. Selon la forme

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

2.3.1. Étape de cycle
2.3.2. Les étapes du cycle
2.3.2. Les principes du FAIR

2.4. Les premières étapes du cycle

2.4.1. Définition des objectifs
2.4.2. Détermination des besoins en ressources
2.4.3. Diagramme de Gantt
2.4.4. Structure des données

2.5. Collecte des données

2.5.1. Méthodologie de collecte
2.5.2. Outils de collecte
2.5.3. Canaux de collecte

2.6. Nettoyage des données

2.6.1. Phases du nettoyage des données
2.6.2. Qualité des données
2.6.3. Manipulation des données (avec R)

2.7. Analyse des données, interprétation et et l'évaluation des résultats

2.7.1. Mesures statistiques
2.7.2. Indices de ratios
2.7.3. Extraction de données

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

2.8.1. Les éléments qui le composent
2.8.2. Conception
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Utilité
2.9.2. Sécurité

2.10. Aspects Réglementaires

Module 3. Les données de l’Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

3.1.1. La science des données
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

3.2. Données, informations et connaissances

3.2.1. Données, informations et connaissances
3.2.2. Types de données
3.2.3. Sources des données

3.3. Des données aux informations

3.3.1. Analyse des données
3.3.2. Types d’analyse
3.3.3. Extraction d'informations d'un dataset

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse
3.4.2. Méthodes de visualisation
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

3.5. Qualité des données

3.5.1. Données de qualités
3.5.2. Nettoyage des données
3.5.3. Prétraitement de base des données

3.6. Dataset

3.6.1. Enrichissement du Dataset
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
3.6.3. Modification d'un ensemble de données

3.7. Déséquilibre

3.7.1. Déséquilibre des classes
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre
3.7.3. Équilibrer un Dataset

3.8. Modèles non supervisé

3.8.1. Modèles non supervisé
3.8.2. Méthodes
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisé

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisé
3.9.2. Méthodes
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés

3.10. Outils et bonnes pratiques

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
3.10.2. Le meilleur modèle
3.10.3. Outils utiles

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

4.1. Inférence statistique

4.1.1. Statistiques descriptives Inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

4.2.1. Analyse descriptive
4.2.2. Visualisation
4.2.3. Préparations des données

4.3. Préparations des données

4.3.1. Intégration et nettoyage des données
4.3.2. Normalisation des données
4.3.3. Transformer les attributs

4.4. Valeurs manquantes

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique

4.5. Bruit dans les données

4.5.1. Classes et attributs de bruit
4.5.2. Filtrage du bruit
4.5.3. L’effet du bruit

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

4.8.1. Sélection des données 
4.8.2. Perspectives et critères de sélections 
4.8.3. Méthodes de sélection

4.9. Sélection des instances

4.9.1. Méthodes de sélection des instances 
4.9.2. Sélection des prototypes 
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances 

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

5.1.1. Récursion 
5.1.2. Diviser pour mieux régner 
5.1.3. Autres stratégies 

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

5.2.1. Mesures d'efficacité 
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure 
5.2.3. Mesure du temps d'exécution 
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas 
5.2.5. Notation asymptotique 
5.2.6. Critères d'Analyse mathématique des algorithmes non récursifs 
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs 
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes 

5.3. Algorithmes de tri

5.3.1. Concept de tri 
5.3.2. Triage des bulles 
5.3.3. Tri par sélection 
5.3.4. Triage par insertion 
5.3.5. Tri fusion (Merge_Sort) 
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort) 

5.4. Algorithmes avec arbres

5.4.1. Concept d'arbre 
5.4.2. Arbres binaires 
5.4.3. Allées d'arbres 
5.4.4. Représentation des expressions 
5.4.5. Arbres binaires ordonnés 
5.4.6. Arbres binaires équilibrés 

5.5. Algorithmes avec Heaps

5.5.1. Les Heaps 
5.5.2. L'algorithme Heapsort 
5.5.3. Files d'attente prioritaires 

5.6. Algorithmes graphiques

5.6.1. Représentation 
5.6.2. Voyage en largeur 
5.6.3. Profondeur de déplacement 
5.6.4. Disposition topologique 

5.7. Algorithmes Greedy
5.8. Recherche de chemins minimaux

5.8.1. Le problème du chemin minimal 
5.8.2. Arcs et cycles négatifs 
5.8.3. Algorithme de Dijkstra 

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal 
5.9.2. L'algorithme de Prim 
5.9.3. L'algorithme de Kruskal 
5.9.4. Analyse de la complexité 

5.10. Backtracking

5.10.1 Le Backtracking 
5.10.2. Techniques alternatives 

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents 

6.1.1. Histoire du concept 
6.1.2. Définition de l’agent 
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle 
6.1.4. Agents en ingénierie de Software 

6.2. Architectures des agents 

6.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent 
6.2.2. Agents réactifs 
6.2.3. Agents déductifs 
6.2.4. Agents hybrides 
6.2.5. Comparaison 

6.3. Information et connaissance 

6.3.1. Distinction entre données, informations et connaissances 
6.3.2. Évaluation de la qualité des données 
6.3.3. Méthodes de capture des données 
6.3.4. Méthodes d'acquisition de l’information 
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances 

6.4. Représentation de la connaissance 

6.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance 
6.4.2. Définition de la représentation de la connaissance à travers ses rôles 
6.4.3. Caractéristiques de la représentation de la connaissance 

6.5. Ontologies 

6.5.1. Introduction aux métadonnées 
6.5.2. Concept philosophique d'ontologie 
6.5.3. Concept informatique d'ontologie 
6.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur 
6.5.5. Comment construire une ontologie? 

6.6. Langages d'ontologie et Software pour la création d'ontologies 

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies 
6.6.6. Installation et utilisation de Protégé 

6.7. Le web sémantique 

6.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique 
6.7.2. Applications du web sémantique 

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance 

6.8.1. Vocabulaires 
6.8.2. Vision globale 
6.8.3. Taxonomies 
6.8.4. Thésaurus 
6.8.5. Folksonomies 
6.8.6. Comparaison 
6.8.7. Cartes mentales 

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance 

6.9.1. Logique d'ordre zéro 
6.9.2. Logique de premier ordre 
6.9.3. Logique descriptive 
6.9.4. Relations entre les différents types de logique 
6.9.5. Prolog: programmation basée sur la logique du premier ordre 

6.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et systèmes experts 

6.10.1. Concept de raisonneur 
6.10.2. Application d’un raisonneur 
6.10.3. Systèmes basés sur la connaissance 
6.10.4. MYCIN, histoire des Systèmes Experts 
6.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts 
6.10.6. Création de Systèmes Experts 

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

7.1. Introduction à les processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique 

7.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances 
7.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances 
7.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances 
7.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances 
7.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique 
7.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique 
7.1.7. Concepts de base de l'apprentissage 
7.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé 

7.2. Exploration et prétraitement des données 

7.2.1. Traitement des données 
7.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données 
7.2.3. Types de données 
7.2.4. Transformations de données 
7.2.5. Affichage et exploration des variables continues 
7.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles 
7.2.7. Mesures de corrélation 
7.2.8. Représentations graphiques les plus courantes 
7.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions 

7.3. Arbres de décision 

7.3.1. Algorithme ID 
7.3.2. Algorithme C 
7.3.3. Surentraînement et taillage 
7.3.4. Analyse des résultats

7.4. Évaluation des classificateurs 

7.4.1. Matrices de confusion 
7.4.2. Matrices d'évaluation numérique 
7.4.3. Statistique de Kappa 
7.4.4. La courbe ROC

7.5. Règles de classification 

7.5.1. Mesures d'évaluation des règles 
7.5.2. Introduction à la représentation graphique 
7.5.3. Algorithme de superposition séquentielle 

7.6. Réseaux neuronaux 

7.6.1. Concepts de base 
7.6.2. Réseaux neuronaux simples 
7.6.3. Algorithme de Backpropagation 
7.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents 

7.7. Méthodes bayésiennes 

7.7.1. Concepts de base des probabilités 
7.7.2. Théorème de Bayes 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens 

7.8. Modèles de régression et de réponse continue 

7.8.1. Régression linéaire simple 
7.8.2. Régression linéaire multiple 
7.8.3. Régression logistique 
7.8.4. Arbres de régression 
7.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM) 
7.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement 

7.9. Clustering 

7.9.1. Concepts de base 
7.9.2. Clustering hiérarché 
7.9.3. Méthodes probabilistes 
7.9.4. Algorithme EM 
7.9.5. Méthode B-Cubed 
7.9.6. Méthodes implicites 

7.10 Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP) 

7.10.1. Concepts de base 
7.10.2. Création du corpus 
7.10.3. Analyse descriptive 
7.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

8.1. Apprentissage profond 

8.1.1. Types d'apprentissage profond 
8.1.2. Applications de l'apprentissage profond 
8.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond 

8.2. Opérations 

8.2.1. Somme 
8.2.2. Produit 
8.2.3. Transfert 

8.3. Couches 

8.3.1. Couche d'entrée 
8.3.2. Couche cachée 
8.3.3. Couche de sortie 

8.4. Liaison des couches et opérations 

8.4.1. Conception des architectures 
8.4.2. Connexion entre les couches 
8.4.3. Propagation vers l'avant 

8.5. Construction du premier réseau neuronal 

8.5.1. Conception du réseau 
8.5.2. Établissement des poids 
8.5.3. Entraînement du réseau 

8.6. Entraîneur et optimiseur 

8.6.1. Sélection de l'optimiseur 
8.6.2. Établissement d'une fonction de perte 
8.6.3. Établissement d'une métrique 

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux 

8.7.1. Fonctions d'Activation 
8.7.2. Propagation à rebours 
8.7.3. Paramétrage 

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels 

8.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique 
8.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels 
8.8.3. Établissement de relations entre les deux 

8.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras 

8.9.1. Définition de la structure du réseau 
8.9.2. Compilation du modèle 
8.9.3. Formation au modèle 

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux 

8.10.1. Sélection de la fonction d'activation 
8.10.2. Réglage du Learning rate 
8.10.3. Réglage des poids 

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

9.1. Problèmes de gradient 

9.1.1. Techniques d'optimisation du gradient 
9.1.2. Gradients Stochastiques 
9.1.3. Techniques d'initialisation des poids

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées 

9.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.2.2. Extraction de caractéristiques 
9.2.3. Apprentissage profond 

9.3. Optimiseurs 

9.3.1. Optimiseurs à descente de gradient stochastique 
9.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop 
9.3.3. Optimiseurs de moment 

9.4. Programmation du taux d'apprentissage 

9.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage 
9.4.2. Cycles d'apprentissage 
9.4.3. Termes de lissage 

9.5. Surajustement 

9.5.1. Validation croisée 
9.5.2. Régularisation 
9.5.3. Mesures d'évaluation 

9.6. Lignes directrices pratiques

9.6.1. Conception de modèles 
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation 
9.6.3. Tests d'hypothèses 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.7.2. Extraction de caractéristiques 
9.7.3. Apprentissage profond 

9.8. Data Augmentation 

9.8.1. Transformations d’image 
9.8.2. Génération de données synthétiques 
9.8.3. Transformation de texte 

9.9. Application pratique du Transfer Learning 

9.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage 
9.9.2. Extraction de caractéristiques 
9.9.3. Apprentissage profond 

9.10. Régularisation 

9.10.1. L et L 
9.10.2. Régularisation par entropie maximale 
9.10.3. Dropout 

Module 10. Personnaliser les Modèles et l’apprentissage avec TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow 
10.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow 
10.1.3. Opérations avec les graphes dans TensorFlow 

10.2. TensorFlow et NumPy 

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow 
10.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow 
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphes TensorFlow 

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage 

10.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow 
10.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement 
10.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement 

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow 

10.4.1. Fonctions avec TensorFlow 
10.4.2. Utilisation des graphiques pour l'entraînement des modèles 
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations de TensorFlow 

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow 

10.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow 
10.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow 
10.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données 

10.6. L'API tfdata 

10.6.1. Utilisation de l'API tfdata pour le traitement des données 
10.6.2. Construction des flux de données avec tfdata 
10.6.3. Utilisation de l'API tfdata pour l’entrainement des modèles 

10.7. Le format TFRecord 

10.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données 
10.7.2. Chargement des fichiers TFRecord avec TensorFlow 
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles 

10.8. Couches de prétraitement de Keras 

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras 
10.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras 
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement de Keras pour l’entrainement des modèles 

10.9. Le projet TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données 
10.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets 
10.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles 

10.10. Construire une Application de Deep Learning avec TensorFlow 

10.10.1. Application Pratique 
10.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow 
10.10.3. Entraîner un modèle avec TensorFlow 
10.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex 

11.1.1. Fonctions du cortex visuel 
11.1.2. Théories de la vision informatique 
11.1.3. Modèles de traitement des images 

11.2. Couches convolutives 

11.2.1 Réutilisation des poids dans la convolution 
11.2.2. Convolution D 
11.2.3. Fonctions d'Activation 

11.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras 

11.3.1. Pooling et Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Types de Pooling 

11.4. Architecture du CNN 

11.4.1. Architecture du VGG 
11.4.2. Architecture AlexNet 
11.4.3. Architecture ResNet 

11.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet à l'aide de Keras 

11.5.1. Initialisation des poids 
11.5.2. Définition de la couche d'entrée 
11.5.3. Définition de la sortie 

11.6. Utilisation de modèles pré-entraînés de Keras 

11.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés 
11.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés 
11.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés 

11.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert 

11.7.1. L’Apprentissage par transfert 
11.7.2. Processus d'apprentissage par transfert 
11.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert 

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision 

11.8.1. Classification des images 
11.8.2. Localisation d'objets dans les images 
11.8.3 Détection d'objets 

11.9. Détection et suivi d'objets 

11.9.1. Méthodes de détection d'objets 
11.9.2. Algorithmes de suivi d'objets 
11.9.3. Techniques de suivi et de localisation 

11.10. Segmentation sémantique 

11.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique 
11.10.1. Détection des bords 
11.10.1. Méthodes de segmentation basées sur des règles 

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

12.1. Génération de texte à l'aide de RRN 

12.1.1. Formation d'un RRN pour la génération de texte 
12.1.2. Génération de langage naturel avec RRN 
12.1.3. Applications de génération de texte avec RRN 

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement 

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RRN 
12.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation 
12.2.3. Nettoyage et transformation des données 
12.2.4. Analyse des Sentiments 

12.3. Classement des opinions avec RRN 

12.3.1. Détection des problèmes dans les commentaires 
12.3.2. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond 

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale 

12.4.1. Formation d'un RRN pour la traduction automatique 
12.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique 
12.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RRN 

12.5. Mécanismes d’attention 

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RRN 
12.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles 
12.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux 

12.6. Modèles Transformers 

12.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel 
12.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision 
12.6.3. Avantages des modèles Transformers 

12.7. Transformers pour la vision 

12.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision 
12.7.2. Prétraitement des données d'imagerie 
12.7.3. Entrainement de modèle Transformers pour la vision 

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

12.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
12.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 
12.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face 

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison 

12.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers 
12.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers 
12.9.3. Avantages des bibliothèque de Transformers 

12.10. Développement d'une Application NLP avec RRN et Atención Application Pratique 

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RRN et de l'attention 
12.10.2. Utilisation des RNN, des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application 
12.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 13. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion

13.1. Représentation des données efficaces 

13.1.1. Réduction de la dimensionnalité 
13.1.2. Apprentissage profond 
13.1.3. Représentations compactes 

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet 

13.2.1. Processus d'apprentissage 
13.2.2. Implémentation Python 
13.2.3. Utilisation des données de test 

13.3. Codeurs automatiques empilés 

13.3.1. Réseaux neuronaux profonds 
13.3.2. Construction d'architectures de codage 
13.3.3. Utilisation de la régularisation 

13.4. Auto-encodeurs convolutifs 

13.4.1. Conception du modèle convolutionnels 
13.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels 
13.4.3. Évaluation des résultats 

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques 

13.5.1. Application de filtres 
13.5.2. Conception de modèles de codage 
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation 

13.6. Codeurs automatiques dispersés 

13.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage 
13.6.2. Minimiser le nombre de paramètres 
13.6.3. Utiliser des techniques de régularisation 

13.7. Codeurs automatiques variationnels 

13.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle 
13.7.2. Apprentissage profond non supervisé 
13.7.3. Représentations latentes profondes 

13.8. Génération d'images MNIST à la mode 

13.8.1. Reconnaissance des formes 
13.8.2. Génération d'images 
13.8.3. Entraînement de réseaux neuronaux profonds 

13.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion 

13.9.1.  Génération de contenu à partir d'images 
13.9.2.  Modélisation des distributions de données 
13.9.3.  Utilisation de réseaux contradictoires 

13.10 Application des Modèles 

13.10.1. Application Pratique 
13.10.2. Implémentation des modèles 
13.10.3. Utilisation de données réelles 
13.10.4. Évaluation des résultats 

Module 14. Informatique bio-inspirée 

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée 

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale 

14.2.1.Computación basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées 
14.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis 
14.2.3. Informatique en nuage de particules 

14.3. Algorithmes génétiques 

14.3.1. Structure générale 
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs 

14.4. Stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques 

14.4.1. Algorithme CHC 
14.4.2. Problèmes multimodaux 

14.5. Modèles informatiques évolutifs (I) 

14.5.1. Stratégies évolutives 
14.5.2. Programmation évolutive 
14.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle 

14.6. Modèles informatiques évolutifs (II) 

14.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA) 
14.6.2. Programmation génétique 

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage 

14.7.1. Apprentissage basé sur des règles 
14.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances 

14.8. Problèmes multi-objectifs 

14.8.1. Concept de dominance 
14.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs 

14.9. Réseaux neuronaux (I) 

14.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux 
14.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux 

14.10. Réseaux neuronaux (II) 

14.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale 
14.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie 
14.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle 

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications 

15.1. Services financiers 

15.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis 
15.1.2. Cas d'utilisation 
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé 

15.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis 
15.2.2. Cas d'utilisation 

15.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé 

15.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.4. Retail 

15.4.1. Implications de l'IA en Retail. Opportunités et défis 
15.4.2. Cas d'utilisation 
15.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.5. Industrie  

15.5.1. Implications de l'IA dans l'Industrie. Opportunités et défis 
15.5.2. Cas d'utilisation 

15.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'Industrie  

15.6.1. Cas d'utilisation 
15.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.7. Administration publique 

15.7.1. Implications de l'IA dans l'Administration Publique. Opportunités et défis 
15.7.2. Cas d'utilisation 
15.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.8. Éducation 

15.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation. Opportunités et défis 
15.8.2. Cas d'utilisation 
15.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.9. Sylviculture et agriculture 

15.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis 
15.9.2. Cas d'utilisation 
15.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

15.10. Ressources Humaines 

15.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis 
15.10.2. Cas d'utilisation 
15.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
15.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

Module 16. Administration du Personnel et des Paiements avec l’IA

16.1. Intelligence Artificielle pour la diversité et l'inclusion sur le lieu de travail

16.1.1. Analyse de la diversité à l'aide d'IBM Watson pour détecter les tendances et les préjugés
16.1.2. Outils d'IA pour détecter et corriger les biais dans les processus RH
16.1.3. Évaluer l'impact des politiques d'inclusion grâce à l'analyse des données

16.2. Principes fondamentaux de la gestion du personnel avec l'IA

16.2.1. Automatisation des processus de recrutement et onboarding
16.2.2. Utilisation de systèmes de gestion des données du personnel basés sur l'IA
16.2.3. Améliorer l'expérience des employés grâce à des plateformes intelligentes

16.3. Technologies d'IA appliquées aux salaires

16.3.1. Systèmes d'IA pour le calcul automatique des salaires
16.3.2. Gestion intelligente des prestations avec des plateformes telles que Gusto
16.3.3. Détection des erreurs et des fraudes en matière de paie à l'aide d'algorithmes d'IA

16.4. Optimiser l'allocation des ressources grâce à l'IA

16.4.1. Planification du personnel avec les outils prédictifs de Kronos
16.4.2. Modèles d'IA pour l'optimisation des équipes et la répartition des tâches
16.4.3. Analyse de la charge de travail et affectation des ressources avec Power BI

16.5. IA dans la conformité réglementaire et juridique des RH

16.5.1. Automatisation de la conformité aux politiques du travail
16.5.2. Systèmes d'IA pour garantir l'équité et la transparence dans les RH
16.5.3. Gestion des contrats et de la réglementation avec IBM Watson Legal Advisor

16.6. Analyse prédictive dans la gestion des effectifs

16.6.1. Modèles prédictifs pour la fidélisation des employés avec l'IA de Retain
16.6.2. Analyse des sentiments dans les communications internes
16.6.3. Prévoir les besoins en formation et en développement

16.7. Automatisation de la gestion des avantages sociaux grâce à l'IA

16.7.1. Gestion des prestations à l'aide de plateformes intelligentes telles que Zenefits
16.7.2. Personnalisation des formules de prestations grâce à l'IA
16.7.3. Optimisation des coûts des prestations grâce à l'analyse des données

16.8. Intégration des systèmes de RH avec l'IA

16.8.1. Systèmes intégrés de gestion du personnel avec Salesforce Einstein
16.8.2. Interface et convivialité des systèmes RH basés sur l'IA
16.8.3. Sécurité et confidentialité des données dans les systèmes intégrés

16.9. Formation et développement du personnel soutenus par l'IA

16.9.1. Systèmes d'apprentissage adaptatifs et personnalisés
16.9.2. Plateformes e-Learning alimentées par l'IA
16.9.3. Évaluation et suivi des performances à l'aide de technologies intelligentes

16.10. Gestion des crises et du changement avec l'IA dans les RH

16.10.1. Utilisation de l'IA pour une gestion efficace du changement organisationnel
16.10.2. Outils prédictifs pour la préparation aux crises avec Predictive Layer
16.10.3. Analyse des données pour évaluer et adapter les stratégies RH en temps de crise

Module 17. Intelligence Artificielle: stratégies et applications 

17.1. Introduction à l'application de l'Intelligence Artificielle dans la sélection du personnel

17.1.1. Définition de l'Intelligence Artificielle dans le contexte des ressources humaines Entelo
17.1.2. Importance de l'application de l'IA dans les processus de sélection
17.1.3. Avantages de l'utilisation de l'IA dans les processus de sélection

17.2. Automatisation des tâches dans le processus de recrutement

17.2.1. Utilisation de l'IA pour l'automatisation des offres d'emploi
17.2.2. Mise en œuvre de chatbots pour répondre aux questions fréquemment posées par les candidats
17.2.3. Outils XOR

17.3. Analyse des CV avec l'IA

17.3.1. Utilisation d'algorithmes d'IA pour analyser et évaluer les CV Talview
17.3.2. Identification automatique des compétences et de l'expérience pertinentes pour le poste
17.3.3. Avantages et inconvénients

17.4. Filtrage et classement des candidats

17.4.1. Application de l'IA pour le filtrage automatique des candidats sur la base de critères spécifiques Vervoe
17.4.2. Classer les candidats en fonction de leur aptitude à occuper le poste à l'aide de techniques d'apprentissage automatique
17.4.3. Utilisation de l'IA pour la personnalisation dynamique des critères de filtrage en fonction des besoins de l'emploi

17.5. Reconnaissance des formes dans les réseaux sociaux et les plateformes professionnelles

17.5.1. Utilisation de l'IA pour analyser les profils des candidats sur les réseaux sociaux et les plateformes professionnelles
17.5.2. Identification de modèles et de tendances comportementaux pertinents pour le recrutement
17.5.3. Évaluation de la présence en ligne et de l'influence numérique des candidats à l'aide d'outils d'IA

17.6. Entretiens virtuels assistés par l'IA

17.6.1. Mise en œuvre de systèmes d'entretiens virtuels avec analyse du langage et des émotions Talentoday
17.6.2. Évaluation automatique des réponses des candidats à l'aide de techniques de traitement du langage naturel
17.6.3. Développement d'un feedback automatique et personnalisé pour les candidats, basé sur l'analyse des entretiens par l'IA

17.7. Évaluation des aptitudes et des compétences

17.7.1. Utilisation d'outils d'évaluation basés sur l'IA pour mesurer les compétences techniques et non techniques OutMatch
17.7.2. Analyse automatique des tests et exercices d'évaluation effectués par les candidats Harver
17.7.3. Corrélation entre les résultats de l'évaluation et la réussite au travail grâce à l'analyse prédictive de l'IA

17.8. Élimination des biais de sélection

17.8.1. Application de l'IA pour identifier et atténuer les biais inconscients dans le processus de sélection
17.8.2. Mise en œuvre d'algorithmes d'IA impartiaux et équitables dans la prise de décision
17.8.3. Formation et mise au point continue des modèles d'IA pour garantir l'équité dans la sélection du personnel

17.9. Prévision de l'adéquation et de la rétention

17.9.1. Utilisation de modèles prédictifs d'IA pour prévoir l'adéquation et la probabilité de rétention des candidats Hiretual
17.9.2. Analyse des données historiques et des indicateurs de performance pour identifier les modèles de réussite
17.9.3. Modélisation de l'IA pour simuler des scénarios d'emploi et leur impact sur le maintien en poste des candidats

17.10. Éthique et transparence dans la sélection par l'IA

17.10.1. Considérations éthiques relatives à l'utilisation de l'IA dans les processus de recrutement
17.10.2. Garantir la transparence et l'explicabilité des algorithmes d'IA utilisés dans les décisions de passation de marchés
17.10.3. Élaborer des politiques d'audit et de révision des décisions automatisées

Module 18. IA et ses Applications dans la Gestion des Talents et le Développement Professionnel

18.1. Introduction à l'application de l'IA dans la gestion des talents et le développement de carrière

18.1.1. Évolution historique de l'IA dans la gestion des talents et comment elle a transformé le secteur
18.1.2. Définition de l'Intelligence Artificielle dans le contexte des ressources humaines
18.1.3. Importance de la gestion des talents et du développement de carrière Glint

18.2. Automatisation de processus de gestion des talents

18.2.1. Utilisation de l'IA pour l'automatisation des tâches administratives dans la gestion des talents
18.2.2. Mise en œuvre de systèmes de gestion des talents basés sur l'IA
18.2.3. Évaluation de l'efficacité opérationnelle et de la réduction des coûts par l'automatisation au moyen de l'IA

18.3. Identifier et retenir les talents grâce à l'IA

18.3.1. Utilisation d'algorithmes d'IA pour identifier et conserver les talents au sein de l'organisation
18.3.2. Analyse prédictive pour la détection des salariés à fort potentiel de croissance
18.3.3. Intégration de l'IA dans les systèmes de gestion des Ressources Humaines pour un suivi continu des performances et du développement 

18.4. Personnalisation du développement professionnel. Leader Amp

18.4.1. Mise en œuvre de programmes de développement professionnel personnalisés fondés sur l'IA
18.4.2. Utiliser des algorithmes de recommandation pour suggérer des opportunités d'apprentissage et de développement
18.4.3. Adaptation des parcours de développement de carrière aux prévisions d'évolution du marché du travail à l'aide de l'IA

18.5. Analyse des lacunes en matière de compétences et de qualifications

18.5.1. Utiliser l'IA pour analyser les qualifications et compétences actuelles des salariés
18.5.2. Identifier les lacunes en matière de compétences et les besoins de formation grâce à l'analyse des données
18.5.3. Mettre en œuvre des programmes de formation en temps réel sur la base des recommandations automatiques de l'IA 

18.6. Mentorat et coaching virtuel

18.6.1. Mise en œuvre de systèmes de mentorat virtuel assistés par l'IA Crystal
18.6.2. Utilisation de chatbots et d'assistants virtuels pour fournir un coaching personnalisé
18.6.3. Évaluation de l'impact du coaching virtuel à l'aide de l'analyse des données et du feedback automatisé de l'IA

18.7. Reconnaissance des réalisations et performances

18.7.1. Utilisation de systèmes de reconnaissance des résultats basés sur l'IA pour motiver les employés BetterUp
18.7.2. Analyse automatique des performances et de la productivité des employés à l'aide de l'IA
18.7.3. Développement d'un système de récompense et de reconnaissance basé sur l'IA

18.8. Évaluation du potentiel de leadership

18.8.1. Application des techniques d'IA pour évaluer le potentiel de leadership des employés
18.8.2. Identification des leaders émergents et élaboration de programmes de leadership personnalisés
18.8.3. Utilisation de simulations pilotées par l'IA pour former et évaluer les compétences en matière de leadership

18.9. Gestion du changement et adaptabilité organisationnelle

18.9.1. Analyse prédictive pour anticiper les besoins de changement et promouvoir la résilience organisationnelle
18.9.2. Planification du changement organisationnel à l'aide de l'IA
18.9.3. Utiliser l'IA pour gérer le changement organisationnel et promouvoir l'adaptabilité Cognicien

18.10. Éthique et responsabilité dans la gestion des talents à l'aide de l'IA

18.10.1. Considérations éthiques dans l'utilisation de l'IA dans la gestion des talents et le développement de carrière Reflektive
18.10.2. Garantir l'équité et la transparence des algorithmes d'IA utilisés dans la prise de décision en matière de gestion des talents
18.10.3. Mettre en œuvre des audits pour surveiller et affiner les algorithmes d'IA afin de garantir des pratiques éthiques

Module 19. Évaluation des Performances

19.1. Introduction à l'application de l'IA dans l'évaluation des performances

19.1.1. Définition de l'Intelligence Artificielle et de son rôle dans l'évaluation des performances 15Five
19.1.2. Importance de l'utilisation de l'IA pour améliorer l'objectivité et l'efficacité des évaluations
19.1.3. Limites de l'IA dans les évaluations de performances

19.2. Automatisation des processus d'évaluation

19.2.1. Utiliser l'IA pour automatiser la collecte et l'analyse des données dans les évaluations de performance Peakon
19.2.2. Mise en œuvre de systèmes d'évaluation automatisés basés sur l'IA
19.2.3. Études réussies sur l'automatisation à l'aide de l'IA

19.3. Analyse des données et mesures des performances

19.3.1. Utilisation d'algorithmes d'IA pour analyser les données et les tendances en matière de performances
19.3.2. Identifier les paramètres clés et les indicateurs clés de performance en utilisant des techniques avancées d'analyse des données
19.3.3. Formation à l'analyse des données de l'IA

19.4. Évaluation continue et retour d'information en temps réel

19.4.1. Mise en œuvre de systèmes d'évaluation continue assistée par l'IA. Lattice
19.4.2. Utilisation de chatbots et d'outils de retour d'information en temps réel pour fournir un feedback aux employés
19.4.3. Impact du feedback basé sur l'IA

19.5. Identification des points forts et des domaines à améliorer

19.5.1. Application de l'IA pour identifier les forces et les faiblesses des employés
19.5.2. Analyse automatique des compétences et des aptitudes à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Workday Performance Management
19.5.3. Lien avec le développement et la planification des carrières

19.6. Détecter les tendances et les modèles de performance

19.6.1. Utiliser l'IA pour détecter les tendances et les modèles de performance des employés. TAlentSoft
19.6.2. Analyse prédictive pour anticiper les problèmes de performance potentiels et prendre des mesures proactives
19.6.3. Visualisation avancée des données et tableaux de bord

19.7. Personnalisation des objectifs et des plans de développement

19.7.1. Mise en œuvre de systèmes personnalisés de fixation d'objectifs basés sur l'IA. Reflektive
19.7.2. Utilisation d'algorithmes de recommandation pour suggérer des plans de développement personnalisés
19.7.3. Impact à long terme des objectifs personnalisés

19.8. Élimination de la partialité dans les évaluations

19.8.1. Application de l'IA pour identifier et atténuer les biais dans les évaluations de performances
19.8.2. Mise en œuvre d'algorithmes impartiaux et équitables dans les processus d'évaluation
19.8.3. Formation à l'éthique de l'IA pour les évaluateurs

19.9.  Sécurité et protection des données dans les évaluations de l'IA

19.9.1. Considérations éthiques et juridiques relatives à l'utilisation de données à caractère personnel dans les évaluations de performances par l'IA. LEver
19.9.2. Garantir le respect de la vie privée et la sécurité des informations relatives aux salariés dans les systèmes d'évaluation basés sur l'IA
19.9.3. Mettre en œuvre des protocoles d'accès aux données

19.10. Amélioration continue et adaptabilité du système

19.10.1. Utilisation de feedback et de l'analyse des données pour améliorer en permanence les processus d'évaluation
19.10.2. Adapter les systèmes d'évaluation à l'évolution des besoins et des objectifs de l'organisation
19.10.3. Comité de révision pour ajuster les paramètres

Module 20. Suivi et Amélioration du Climat de Travail avec l'IA

20.1. Application de l'IA à la gestion du climat de travail

20.1.1. Définition et pertinence du climat de travail
20.1.2. Vue d'ensemble de l'IA dans la gestion du climat de travail
20.1.3. Avantages de l'utilisation de l'IA pour le suivi du climat de travail

20.2. Outils d'IA pour la collecte de données sur le lieu de travail

20.2.1. Systèmes de feedback en temps réel avec IBM Watson
20.2.2. Plateformes d'enquêtes automatisées
20.2.3.  Capteurs et wearables pour la collecte de données physiques et environnementales

20.3. Analyse des sentiments avec l'IA

20.3.1. Principes fondamentaux de l'analyse des sentiments
20.3.2. Utilisation de Google Cloud Natural Language pour analyser les émotions dans les communications écrites
20.3.3. Application de l'analyse des sentiments dans les courriels et les réseaux sociaux d'entreprise

20.4. Apprentissage automatique pour l'identification de modèles de comportement

20.4.1. Clustering avec K-means en Python pour segmenter les comportements au travail
20.4.2. Reconnaissance des formes dans les données comportementales
20.4.3. Prévoir les tendances en matière de climat de travail

20.5. IA dans la détection proactive des problèmes sur le lieu de travail

20.5.1. Modèles prédictifs pour identifier les risques de conflit
20.5.2. Systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA
20.5.3. Détection du harcèlement et de la discrimination par l'analyse de texte avec spaCy

20.6. Améliorer la communication interne grâce à l'IA

20.6.1. Chatbots pour la communication interne
20.6.2. Analyse de réseau avec l'IA pour améliorer la collaboration en utilisant Gephi
20.6.3. Outils d'IA pour personnaliser les communications internes

20.7. Gestion du changement assistée par l'IA

20.7.1. Simulations d'IA pour prévoir les impacts des changements organisationnels avec AnyLogic
20.7.2. Outils d'IA pour gérer la résistance au changement
20.7.3. Modèles d'IA pour optimiser les stratégies de changement

20.8. Évaluation et amélioration continue du climat de travail avec l'AI

20.8.1. Systèmes de surveillance continue du climat de travail
20.8.2. Algorithmes d'analyse de l'efficacité des interventions
20.8.3. IA pour la personnalisation des plans d'amélioration du climat de travail

20.9. Intégration de l'IA et de la psychologie organisationnelle

20.9.1. Théories psychologiques appliquées à l'analyse de l'IA
20.9.2. Modèles d'IA pour comprendre la motivation et la satisfaction au travail
20.9.3. Outils d'IA pour soutenir le bien-être émotionnel des employés

20.10. Éthique et respect de la vie privée dans l'utilisation de l'IA pour la surveillance du climat de travail

20.10.1. Considérations éthiques relatives à la surveillance du lieu de travail
20.10.2. Confidentialité des données et conformité réglementaire
20.10.3. Gestion transparente et responsable des données

Cette approche complète vous dotera des compétences clés pour mener la transformation numérique des RH et maximiser la valeur stratégique de vos équipes. Avec toutes les garanties de qualité de TECH!"