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Vous acquerrez les aptitudes et compétences fondamentales pour intégrer les ressources de l'Intelligence Artificielle à la gestion des ventes et à la génération de leads" 

Plan d’études

Ce Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans le Marketing et la Communication se distingue par son approche complète et avancée. La diversité des modules, qui comprend des domaines tels que la génération de contenu ; l'automatisation et l'optimisation des processus ; l'analyse des données et la prise de décision basée sur l'IA ; ainsi que les ventes et la génération de leads, fournira aux professionnels une perspective holistique sur la façon d'intégrer l'Intelligence Artificielle dans diverses facettes du Marketing Numérique. 

Contrairement à d'autres programmes, celui-ci se distingue en offrant un contenu complet allant des fondamentaux essentiels aux tendances futures, garantissant que les étudiants acquièrent des connaissances approfondies et actualisées. En outre, il ne se concentrera pas uniquement sur la théorie, mais proposera également une application pratique par le biais d'études de cas et d'analyses de réussite, permettant aux diplômés de développer des compétences pratiques et stratégiques. 

En outre, une attention particulière aux considérations éthiques et aux tendances futures garantira que les diplômés sont prêts à relever les défis et à profiter des opportunités émergentes dans le domaine dynamique de l'Intelligence Artificielle dans le Marketing. Il s'agit d'un programme d'études qui permet d'atteindre des objectifs de carrière grâce à un système d'apprentissage en ligne innovant et flexible, qui permet aux participants de combiner l'apprentissage avec leur autre travail. 

Ainsi, pour faciliter l'assimilation et la rétention de tous les concepts, TECH fonde tous ses diplômes sur la méthodologie innovante et efficace Relearning. Dans le cadre de cette approche, les étudiants renforceront leur compréhension en répétant les concepts clés, présentés dans divers formats audiovisuelles pour pour une acquisition naturelle et graduelle des compétences. 

Ce programme se déroule sur une période de 24 mois et se divise en 20 modules: 

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle 
Module 2. Types et cycle de vie des données
Module 3. Les données en 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, GANs et Modèles de Diffusion
Module 14. Informatique bio-inspirée 
Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications
Module 16. Intelligence Artificielle en stratégies de Marketing Numérique 
Module 17. Génération de contenu avec IA
Module 18. Automatisation et optimisation des processus Marketing avec l'IA
Module 19. Analyse des données de communication et de Marketing pour la prise de décision 
Module 20. Ventes et génération de leads grâce à l'Intelligence Artificielle

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité d’étudier ce programme de Mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans le Marketing et la Communication 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 computationnel 
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. Vocabulaire 
1.5.2. Taxonomie 
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 
1.7.2. 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 développement: 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 de l'Intelligence Artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types 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
2.3.3. 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. Design
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires 

2.10.1. Loi sur la protection des données
2.10.2. Bonnes pratiques
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données en 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 supervisés

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

3.9. Modèles supervisés 

3.9.1. Modèles supervisés 
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. Statistique descriptive vs. 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. Pré-traitement 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 

5.7.1. La stratégie Greedy 
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy 
5.7.3. Change de devises 
5.7.4. Le problème du voyageur 
5.7.5. Problème de sac à dos 

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 d’agent 
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle 
6.1.4. Les agents en Génie 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. Méthode de capture des données 
6.3.4. Méthodes d'acquisition des informations 
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 des connaissances à travers leurs 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 logiciels de 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 du 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. Vocabulaire 
6.8.2. Vision globale 
6.8.3. Taxonomie 
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. Design 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. Design 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. Optimisateurs 

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

9.4. Programmation du taux de 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. Design 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. Transformation 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’entraînement 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 arrays 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 graphes pour l'apprentissage des modèles 
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations 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 de fichiers TFRecord avec TensorFlow 
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles 

10.8. Couches de prétraitement Keras 

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras 
10.8.2. Construire un prétraitement en pipelined avec Keras 
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement 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. Construction d'une application de Deep Learning avec TensorFlow 

10.10.1. Application Pratique 
10.10.2. Construction d'une application de Deep Learning avec TensorFlow 
10.10.3. Entraînement des modèles 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. Théorie de la vision computationnelle 
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 Keras pré-entraînés 

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. 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 
11.10.2. Détection des bords 
11.10.3. 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 RNN 

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

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement 

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN 
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 RNN 

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 RNN 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 RNN 

12.5. Mécanismes de l’attention 

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN 
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 d’un 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 RNN et l’Atention Application Pratique 

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN 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, GANs 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. Design 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. Design 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 adversatifs 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. Implémentation 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. Calcul 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 de calcul évolutif (I) 

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

14.6. Modèles de calcul évolutif (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 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 dans le commerce de détail.. 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 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. Intelligence Artificielle en stratégies de Marketing Numérique 

16.1. Transformation du Marketing Numérique avec l'IA et le ChatGPT 

16.1.1. Introduction à la Transformation numérique 
16.1.2. Impact sur la Stratégie de Contenu 
16.1.3. Automatisation des Processus de Marketing 
16.1.4. Développement de l'Expérience Client 

16.2. Outils d'IA pour le SEO et SEM: KeywordInsights et DiiB 

16.2.1. Optimisation des Mots-Clés avec l'IA 
16.2.2. Analyse de la Concurrence 
16.2.3. Prédiction des Tendances de Recherche 
16.2.4. Ciblage Intelligent de l'Audience 

16.3. Application de l'IA dans les réseaux sociaux 

16.3.1. Analyse des Sentiments avec MonkeyLearn 
16.3.2. Détection des Tendances Sociales 
16.3.3. Automatisation des Publications avec Metricool 
16.3.4. Génération Automatisée de Contenu avec Predis 

16.4. Outils d'IA pour la communication avec les clients 

16.4.1. Chatbots Personnalisés avec Dialogflow
16.4.2. Systèmes de Réponse Automatisée par Email utilisant Mailchimp
16.4.3. Optimisation des Réponses en Temps Réel à l'aide de Freshchat
16.4.4. Analyse du Feedback des Clients à l'aide de SurveyMonkey 

16.5. Personnalisation de l'Éxpérience Utilisateur grâce à l'IA 

16.5.1. Recommandations Personnalisées 
16.5.2. Personnalisation de l'Interface Utilisateur 
16.5.3. Segmentation Dynamique de l'Audience 
16.5.4. Tests A/B intelligents avec VWO (Visual Website Optimizer)) 

16.6. Chatbots et Assistants Virtuels dans le Marketing Numérique 

16.6.1. Interaction Proactive avec MobileMonkey 
16.6.2. Intégration Multicanal avec Tars 
16.6.3. Réponses Contextuelles avec Chatfuel 
16.6.4. Analyse des conversations avec Botpress 

16.7. Publicité programmatique avec l'IA 

16.7.1. Ciblage Avancé avec Adroll 
16.7.2. Optimisation en Temps Réel en utilisant WordStream 
16.7.3. Enchères Automatiques à l'aide de BidIQ 
16.7.4. Analyse des Résultats 

16.8. Analyse prédictive et Big Data dans le Marketing Numérique 

16.8.1. Prédiction des Tendances du Marché 
16.8.2. Modèles d'Attribution Avancés 
16.8.3. Segmentation Prédictive de l'Audience 
16.8.4. Analyse des Sentiments dans le Big Data 

16.9. l'IA et l'Email Marketing pour une personnalisation et une automatisation des campagnes 

16.9.1. Segmentation Dynamique de l' Listes 
16.9.2. Contenu Dynamique dans les Emails 
16.9.3. Automatisation du Flux de Travail avec Brevo 
16.9.4. Optimiser le taux d'ouverture avec Benchmark Email 

16.10. Tendances futures de l'IA pour le Marketing Numérique 

16.10.1. IA Conversationnelle Avancée 
16.10.2. Intégration de la Réalité Augmentée en utilisant ZapWorks 
16.10.3. Accent mis sur l'Éthique de l'IA 
16.10.4. L'IA dans la Création de Contenu 

Module 17. Génération de contenu avec IA 

17.1. Ingénierie prompt dans ChatGPT 

17.1.1. Améliorer la qualité du contenu généré 
17.1.2. Stratégies pour optimiser la performance du modèle 
17.1.3. Conception de Prompts efficaces 

17.2. Outils de Génération d'Images IA à l'aide de ChatGPT 

17.2.1. Reconnaissance et génération d'objets 
17.2.2. Application de styles et de filtres personnalisés aux images 
17.2.3. Méthodes d'amélioration de la qualité visuelle des images 

17.3. Créer des vidéos avec l'IA 

17.3.1. Outils d'automatisation du montage vidéo 
17.3.2. Synthèse vocale et doublage automatique 
17.3.3. Techniques de suivi et d'animation d'objets 

17.4. Génération de Texte avec l'IA pour les blogs et les réseaux sociaux à l'aide de ChatGPT 

17.4.1. Stratégies pour améliorer le positionnement SEO du contenu généré 
17.4.2. Utilisation de l'IA pour prédire et générer des tendances de contenu 
17.4.3. Créer des titres attrayants 

17.5. Personnaliser le contenu avec l'IA pour différents publics à l'aide d'Optimizely 

17.5.1. Identification et Analyse des profils d'audience profils d'audience 
17.5.2. Adaptation dynamique du contenu en fonction des profils des utilisateurs 
17.5.3. Segmentation prédictive de l'audience 

17.6. Considérations éthiques pour une utilisation responsable de l'IA dans la génération de contenu 

17.6.1. Transparence dans la génération de contenu 
17.6.2. Prévention des préjugés et de la discrimination dans la génération de contenu 
17.6.3. Contrôle et Supervision humaine dans les processus génératifs 

17.7. Analyse des cas de Succès dans la génération de contenu avec IA 

17.7.1. Identification des stratégies clés dans les cas de réussite 
17.7.2. Adaptation aux différents secteurs 
17.7.3. Importance de la collaboration entre les spécialistes de l'IA et les praticiens de l'industrie

17.8. Intégration du contenu généré par l'IA dans les stratégies de Marketing Numérique 

17.8.1. Optimisation des campagnes publicitaires avec la génération de contenu 
17.8.2. Personnalisation de l'Expérience Utilisateur 
17.8.3. Automatisation des processus de Marketing 

17.9. Tendances futures dans la génération de contenu avec IA 

17.9.1. Intégration avancée et fluide du texte, de l'image et de l'audio 
17.9.2. Génération de contenu hyperpersonnalisé 
17.9.3. Amélioration du développement de l'IA dans la détection des émotions 

17.10. Évaluer et mesurer l'impact du contenu généré par l'IA 

17.10.1. Mesures appropriées pour évaluer les performances du contenu généré 
17.10.2. Mesurer l’engagement sur l’audience 
17.10.3. Amélioration continue du contenu grâce à l'analyse 

Module 18. Automatisation et optimisation des processus Marketing avec l'IA 

18.1. Automatisation du Marketing avec l'IA en utilisant Hubspot 

18.1.1. Segmentation de l'audience basée sur l'IA 
18.1.2. Automatisation des workflows ou flux de travail 
18.1.3. Optimisation continue des campagnes en ligne 

18.2. Intégration des données et des plateformes dans les stratégies de Marketing Automatisé 

18.2.1. Analyse et unification des données multicanal 
18.2.2. Interconnexion entre les différentes plateformes de marketing 
18.2.3. Mise à jour des données en temps réel 

18.3. Optimisation des Campagnes Publicitaires avec l'IA à l'aide de Google Ads 

18.3.1. Analyse prédictive de la performance des publicités 
18.3.2. Personnalisation automatique des annonces en fonction du public cible 
18.3.3. Ajustement automatique du budget en fonction des résultats 

18.4. Personnalisation de l'audience avec l'IA 

18.4.1. Segmentation et personnalisation du contenu 
18.4.2. Recommandations personnalisées de contenu 
18.4.3. Identification automatique des publics ou de groupes homogènes 

18.5. Automatisation des réponses aux clients grâce à l'IA 

18.5.1. Chatbots et apprentissage automatique 
18.5.2. Génération automatique de réponses 
18.5.3. Résolution automatique de problèmes 

18.6. L'IA dans le Email Marketing pour l'automatisation et la personnalisation 

18.6.1. Automatisation des séquences d'emails 
18.6.2. Personnalisation dynamique du contenu en fonction des préférences 
18.6.3. Segmentation intelligente des listes de mailing 

18.7. Analyse des Sentiments avec l'IA dans les Médias Sociaux et les Feedbacks des Clients grâce à Lexalytics 
18.7.1. Surveillance automatique du sentiments dans les commentaires 
18.7.2. Réponses personnalisées aux émotions 
18.7.3. Analyse prédictive de la réputation 

18.8. Optimisation des Prix et Promotions avec l'IA en utilisant Vendavo 

18.8.1. Ajustement automatique des prix basé sur l'analyse prédictive 
18.8.2. Génération automatique d'offres adaptées au comportement de l'utilisateur 
18.8.3. Analyse de la concurrence et des prixen temps réel 

18.9. Intégration de l'IA dans les outils de Marketing existants 

18.9.1. Intégration des capacités de l'IA avec les plateformes de Marketing actuels 
18.9.2. Optimisation des fonctionnalités existantes 
18.9.3. Intégration aux systèmes CRM 

18.10. Tendances et avenir de l'automatisation de l'IA dans le marketing 

18.10.1. L'IA pour améliorer l'Expérience Utilisateur 
18.10.2. Approche prédictive dans les décisions de Marketing
18.10.3. Publicité conversationnelle 

Module 19. Analyse des données de communication et de Marketing pour la prise de décision 

19.1. Technologies et Outils Spécifiques pour l'Analyse des Données de Communication et de Marketing à l'aide de Google Analytics 4 

19.1.1. Outils d'analyse des conversations et tendances dans les réseaux sociaux 
19.1.2. Systèmes d'identification et d'évaluation des émotions dans les communications 
19.1.3. Utilisation des Big Data pour analyser les communications 

19.2. Applications de l'IA dans l'Analyse des Grandes Bases de Données telles que Google BigQuery

19.2.1. Traitement automatique de données massives 
19.2.2. Identification de modèles comportementaux 
19.2.3. Optimisation des algorithmes d'analyse des données 

19.3. Outils de visualisation des données des données et de Reporting de Campagneset Communications avec l'IA 

19.3.1. Création de Dashboards interactifs 
19.3.2. Génération automatique de rapport 
19.3.3. Visualisation prédictive des résultats dans les campagnes 

19.4. Application de l'IA à la Recherche sur le Marché par Quid 

19.4.1. Traitement automatique de données d'enquêtes 
19.4.2. Identification automatique des segments d'audience 
19.4.3. Prédiction des tendances du marché 

19.5. Analyse Prédictive du Marketing pour la Prise de Décision 

19.5.1. Modèles prédictifs du comportement du consommateur 
19.5.2. Prévision des performances des campagnes
19.5.3. Réglage automatique de l'optimisation stratégique 
19.6. Segmentation du marché avec l'IA à l'aide de Meta 
19.6.1. Analyse automatisée des données démographiques 
19.6.2. Identification des parties prenantes 
19.6.3. Personnalisation dynamique des offres 

19.7. Optimisation de la Stratégie de Marketing grâce à l'IA 

19.7.1. Utiliser l'IA pour mesurer l'efficacité des canaux 
19.7.2. Réglage automatique stratégique pour maximiser les résultats 
19.7.3. Simulation de scénarios stratégiques 

19.8. L'IA dans la Mesure du ROI du Marketing avec GA4

19.8.1. Modèles d'attribution de conversion 
19.8.2. Analyse du retour sur investissement à l'aide de l'IA 
19.8.3. Estimation du Customer Lifetime Value ou Valeur du Client 

19.9. Cas de Réussite en matière d'Analyse de Données avec l'IA 

19.9.1. Démonstration par des études de cas où l'IA a amélioré les résultats 
19.9.2. Optimisation des coûts et des ressources 
19.9.3. Avantage concurrentiel et innovation 

19.10. Défis et considérations éthiques dans l'analyse des données de l'IA 

19.10.1. Biais dans les données et les résultats 
19.10.2. Considérations éthiques relatives au traitement et l'analyse de données sensibles 
19.10.3. Défis et solutions pour rendre les modèles d'IA transparents

Module 20. Ventes et génération de leads grâce à l'Intelligence Artificielle 

20.1. Application de l'IA au Processus de Vente avec Salesforce 

20.1.1. Automatisation de tâches de vente 
20.1.2. L'analyse prédictive de Cycle de vente 
20.1.3. Optimisation de stratégies de tarification 

20.2. Techniques et outils pour la génération de leads avec l'IA par Hubspot 

20.2.1. Identification automatisée des prospects 
20.2.2. Analyse du comportement des utilisateurs 
20.2.3. Personnalisation du contenu pour le recrutement 

20.3. Scoring de Leads avec AI en utilisant Hubspot 

20.3.1. Évaluation automatisée de la qualification des Leads 
20.3.2. Analyse des leads basée sur les interactions 
20.3.3. Optimisation du modèle du Scoring des Leads 

20.4. L'IA dans la Gestion de la Relation avec le Client 

20.4.1. Suivi automatisé pour améliorer les relations avec les clients
20.4.2. Recommandations personnalisées pour les clients 
20.4.3. Automatisation des communications personnalisées 

20.5. Implémentation et Réussites des Assistants Virtuels dans la Vente 

20.5.1. Assistants virtuels pour l'aide à la vente 
20.5.2. Amélioration de l'Expérience Client 
20.5.3. Optimiser les conversions et conclure des ventes 

20.6. Prévoir les Besoins des clients avec l'IA 

20.6.1. Analyse du comportement d'achat 
20.6.2. Segmentation dynamique de l'offre 
20.6.3. Systèmes de recommandation personnalisés 

20.7. Personnalisation de l'Offre de Vente avec l'IA 

20.7.1. Adaptation dynamique des propositions commerciales 
20.7.2. Offres exclusives basées sur des données comportementales 
20.7.3. Création de packs personnalisés 

20.8. Analyse des Compétences avec IA 

20.8.1. Surveillance automatisée des concurrents 
20.8.2. Analyse comparative automatisée des prix 
20.8.3. Surveillance prédictive de la concurrence 

20.9. Intégration de l'IA dans les Outils de Vente 

20.9.1. Compatibilités aux Systèmes CRM 
20.9.2. Renforcement de l'autonomie des outils de vente 
20.9.3. L'analyse prédictive dans les plateformes de vente 

20.10. Innovations et Prévisions dans le Domaine de la Vente 

20.10.1. La réalité augmentée dans l'expérience d'achat 
20.10.2. Automatisation avancée des ventes 
20.10.3. L'intelligence émotionnelle dans les interactions de vente 

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