Développement et Déploiement d'Applications IA Open Source

1. Introduction au Cours (30 minutes)

• Objectifs du cours :

  • Comprendre les étapes du développement d'applications d'Intelligence Artificielle (IA) utilisant des technologies open source.

  • Apprendre à déployer ces applications dans des environnements de production.

  • Maîtriser les outils et les bonnes pratiques pour assurer la robustesse, la scalabilité et la maintenance des applications IA.

• Public cible :

  • Développeurs, ingénieurs IA, architectes logiciels, et chefs de projet.

• Méthodologie :

  • Présentations théoriques, démonstrations pratiques, études de cas, et ateliers.

2. Introduction aux Concepts Clés de l'IA Open Source (1 heure)

• Introduction à l'IA et au Machine Learning :

  • Qu'est-ce que l'IA ? Aperçu des principaux concepts : Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), et traitement du langage naturel (NLP).

  • Différences entre les approches supervisée, non supervisée et par renforcement.

• Technologies et outils open source en IA :

  • Présentation des frameworks les plus populaires : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras.

  • Introduction aux bibliothèques spécifiques pour NLP (ex. : Hugging Face Transformers) et vision par ordinateur (ex. : OpenCV).

• Cas d’usage :

  • Exemple : Détection de fraudes avec Scikit-learn.

  • Utilisation de TensorFlow pour la reconnaissance d’images dans un système de contrôle de qualité industriel.

3. Développement d'Applications IA : Méthodologie et Bonnes Pratiques (2 heures)

• Étapes du développement d'une application IA :

  • 1. Définition du problème : Identification des besoins et des objectifs.

  • 2. Collecte et préparation des données : Sources de données, nettoyage, transformation, et sélection des caractéristiques.

  • 3. Sélection du modèle : Choisir entre les modèles de Machine Learning classiques ou Deep Learning.

  • 4. Entraînement du modèle : Configuration des hyperparamètres, validation croisée.

  • 5. Évaluation et optimisation : Mesure des performances, ajustements.

  • 6. Développement de l'application : Intégration du modèle dans une application fonctionnelle.

• Démonstration pratique :

  • Développement d’un modèle de classification d'images avec TensorFlow et son intégration dans une application web.

• Bonnes pratiques de développement :

  • Versionnement des modèles avec DVC (Data Version Control).

  • Suivi des expérimentations avec MLflow.

  • Documentation et tests automatisés.

4. Développement d'Applications IA avec TensorFlow et PyTorch (2 heures)

• Développement avec TensorFlow :

  • Création d'un réseau de neurones pour la classification de textes.

  • Utilisation de Keras (API de haut niveau de TensorFlow) pour simplifier le développement.

  • Exemple pratique : Développement d’un modèle de prédiction de sentiment (analyse de sentiments sur des avis de clients).

• Développement avec PyTorch :

  • Création d'un modèle de Deep Learning pour la vision par ordinateur.

  • Utilisation de torch.utils.data pour la gestion des ensembles de données.

  • Exemple pratique : Développement d’un modèle de détection d’objets dans des images.

• Comparaison des frameworks :

  • TensorFlow vs. PyTorch : Avantages, inconvénients, et cas d’utilisation appropriés.

  • Choix du framework en fonction des besoins du projet.

5. Déploiement d'Applications IA en Production (2 heures)

• Introduction au déploiement d'applications IA :

  • Défis spécifiques au déploiement des modèles IA (ex. : latence, scalabilité, gestion des ressources).

  • Choix de l’infrastructure : Cloud vs On-Premise, serveurs dédiés vs containers.

• Déploiement avec Docker et Kubernetes :

  • Conteneurisation d’une application IA avec Docker : Avantages et mise en œuvre.

  • Déploiement de modèles IA avec Kubernetes pour une scalabilité automatique.

  • Exemple pratique : Déploiement d’un modèle de reconnaissance vocale sous forme de microservice avec Docker.

• Outils de déploiement spécifiques :

  • TensorFlow Serving : Serveur pour déployer des modèles TensorFlow.

  • TorchServe : Outil pour déployer des modèles PyTorch.

  • Exemple pratique : Déploiement d’un modèle de NLP en utilisant TensorFlow Serving.

6. Monitoring et Maintenance des Applications IA (1 heure 30 minutes)

• Importance du monitoring en production :

  • Suivi des performances en temps réel.

  • Gestion des dérives des modèles (Model Drift).

  • Mise à jour et réentraînement des modèles.

• Outils de monitoring :

  • Prometheus et Grafana pour le suivi des performances des applications IA.

  • Utilisation de Seldon pour le déploiement et le monitoring de modèles à grande échelle.

  • Exemple pratique : Configuration de Prometheus pour surveiller les performances d’un modèle déployé.

• Stratégies de maintenance :

  • Gestion des modèles en production : A/B testing, canary releases.

  • Automatisation des pipelines de réentraînement avec MLflow et Kubeflow.

  • Exemple pratique : Mise en place d’un pipeline automatisé pour la mise à jour d’un modèle d’IA.

7. Études de Cas et Cas Pratiques (2 heures)

• Étude de cas 1 : Développement d'une application de recommandation de produits :

  • Conception d’un système de recommandation en utilisant des modèles de filtrage collaboratif avec Scikit-learn.

  • Déploiement de l'application sur un serveur cloud.

  • Discussion sur les défis rencontrés et les solutions apportées.

• Étude de cas 2 : Application de reconnaissance faciale pour la sécurité :

  • Développement d’un modèle de reconnaissance faciale avec PyTorch.

  • Déploiement sur des dispositifs embarqués pour un contrôle d’accès sécurisé.

  • Analyse des performances et optimisation en fonction des contraintes matérielles.

• Atelier pratique :

  • Les participants développent et déploient une petite application IA, du modèle au déploiement, en suivant les étapes enseignées.

8. Sécurité et Éthique dans le Développement d'Applications IA (1 heure)

• Problèmes de sécurité spécifiques aux applications IA :

  • Attaques adversariales : Comment les modèles IA peuvent être trompés.

  • Sécurisation des données : Protéger les données sensibles utilisées pour entraîner les modèles.

  • Exemple : Étude d’un cas d’attaque adversariale sur un modèle de reconnaissance d’images.

• Considérations éthiques :

  • Biais dans les modèles : Identifier et atténuer les biais pour des décisions équitables.

  • Transparence et explicabilité des modèles.

  • Conformité avec les réglementations (ex. : RGPD).

  • Exemple pratique : Analyse et correction des biais dans un modèle de classification.

9. Conclusion et Perspectives (30 minutes)

• Récapitulatif des points clés :

  • Importance de suivre une méthodologie rigoureuse pour le développement et le déploiement d'applications IA.

  • Rôle des outils open source dans l’innovation et l’efficience des projets IA.

• Perspectives futures :

  • Évolution des technologies IA open source.

  • Impact des nouvelles architectures (ex. : Transformers) sur le développement d’applications IA.

• Questions & Réponses :

  • Session ouverte pour répondre aux questions des participants.

  • Discussion sur les prochaines étapes pour les participants souhaitant approfondir leurs compétences.

10. Ressources et Matériel Complémentaire

• Lectures recommandées :

  • "Deep Learning with Python" de François Chollet.

  • "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" de Aurélien Géron.

• Outils et plateformes :

  • Tutoriels en ligne pour TensorFlow, PyTorch, Docker, et Kubernetes.

  • Plateformes de formation comme Coursera, edX, et Fast.ai.

• Communautés et réseaux :

  • Participation à des forums de développeurs (GitHub, Stack Overflow).

  • Meetup et autres groupes pour le réseautage avec des professionnels de l'IA.

Ce plan de cours est conçu pour guider les participants à travers les étapes clés du développement et du déploiement d’applications IA en utilisant des technologies open source, en leur fournissant les compétences et les outils nécessaires pour réussir dans des projets complexes et innovants.