Intelligence Artificielle, Cybersécurité et Digitalisation des Processus
Objectifs Pédagogiques
Maîtriser les concepts de l'Intelligence Artificielle : Développer et déployer des modèles IA pour optimiser les processus.
Implémenter des mesures de cybersécurité avancées pour protéger les infrastructures numériques et les données utilisées par les systèmes IA.
Digitaliser et automatiser les processus métiers tout en intégrant des normes de sécurité robustes pour une transformation durable.
Gérer les risques et la résilience des systèmes digitalisés, avec une capacité à répondre aux incidents de sécurité dans un environnement digital.
Pré-requis
Compétences solides en informatique et en sécurité des systèmes.
Connaissance de base en développement de modèles IA et en réseaux.
Expérience en gestion de projets numériques ou en administration des systèmes.
Public Cible
Responsables de transformation digitale et DSI : Pour concevoir et sécuriser les stratégies de digitalisation.
Ingénieurs en cybersécurité : Pour étendre leurs compétences à la sécurité de l’IA et des processus digitalisés.
Managers et décideurs : Pour comprendre l'impact stratégique de l'IA et de la sécurité dans la digitalisation des processus.
Programme Détail du Parcours (4 mois)
Module 1 : Intelligence Artificielle pour l'Optimisation des Processus Métiers (3 semaines)
Objectifs : Acquérir les bases de l'IA, du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL) pour l’optimisation des processus.
Cours :
Théorie de l'IA et algorithmes ML/DL : Apprentissage supervisé, non-supervisé, réseaux de neurones, CNN, RNN.
Applications spécifiques aux processus métiers : Optimisation logistique, maintenance prédictive, analyse des comportements.
Outils et frameworks IA : Prise en main de TensorFlow, PyTorch, et Scikit-Learn.
Préparation et traitement des données : Techniques de nettoyage, de structuration et d’enrichissement des données.
Cas d'usage en entreprise : Exemples d’implémentations IA réussies pour optimiser les chaînes de production et de gestion.
Lab 1 : Création d’un modèle prédictif pour l’optimisation de la production.
Objectif : Utiliser un jeu de données pour développer un modèle prédictif capable d’optimiser un processus industriel (ex : prédiction de la demande, ajustement de production).
Étapes : Nettoyage des données, construction du modèle, entraînement et évaluation de la performance.
Résultat attendu : Modèle IA opérationnel permettant d'anticiper et de moduler les processus en temps réel.
Module 2 : Cybersécurité Appliquée aux Infrastructures IA (4 semaines)
Objectifs : Identifier et corriger les failles de sécurité spécifiques aux infrastructures IA.
Cours :
Risques et vulnérabilités spécifiques à l’IA : Attaques adversariales, risques de manipulation de données d’entraînement.
Protection des données sensibles : Anonymisation, cryptage, techniques de sécurisation des données d'entraînement et des modèles.
Sécurisation des modèles : Techniques de défense contre les attaques adversariales (ex : distillation défensive, robustesse).
Cadres réglementaires : Compliance avec les normes de confidentialité et de sécurité (GDPR, ISO 27001, NIST AI Risk Framework).
Gestion des accès et autorisations : IAM (Identity and Access Management) pour limiter l’accès aux modèles et aux données IA.
Lab 2 : Mise en œuvre de mesures de sécurité sur un modèle IA.
Objectif : Protéger un modèle IA contre les attaques adversariales.
Étapes : Création d’un modèle, application de techniques de défense, test de résilience aux attaques.
Résultat attendu : Modèle IA résistant aux manipulations malveillantes, avec plan de défense en cas de tentative d'attaque.
Module 3 : Digitalisation et Automatisation des Processus (4 semaines)
Objectifs : Concevoir et digitaliser des workflows métiers avec une intégration de l'IA et de la sécurité.
Cours :
Principes de digitalisation et d’automatisation des processus : Cartographie des processus, identification des opportunités d’automatisation.
Robotic Process Automation (RPA) et AI-Driven Automation : Utilisation d’outils comme UiPath, Automation Anywhere pour automatiser les tâches répétitives.
Gestion des workflows complexes : Techniques avancées de BPM (Business Process Management).
Intégration de l'IA dans les processus automatisés : Automatisation intelligente (ex : IA pour analyser les flux de données et adapter les processus en temps réel).
Cas d’usage et ROI : Impact et rentabilité de l'automatisation numérique sur l'efficacité opérationnelle.
Lab 3 : Création d’un processus automatisé pour un flux de travail complexe.
Objectif : Digitaliser un processus métier de bout en bout en intégrant des modèles IA.
Étapes : Analyse du processus, choix de l’outil d’automatisation, intégration de l’IA pour optimisation.
Résultat attendu : Workflow automatisé, sécurisé et optimisé avec une IA supervisant et adaptant les tâches.
Module 4 : Sécurité et Résilience des Systèmes Digitalisés (3 semaines)
Objectifs : Implémenter des stratégies de sécurité et de résilience pour des systèmes numériques.
Cours :
Sécurité des systèmes d'automatisation : Contrôles de sécurité et audit des flux automatisés.
Gestion des incidents de cybersécurité : Planification de la réponse aux incidents, techniques de containment et de recovery.
Résilience et continuité des opérations : Stratégies de reprise après sinistre (Disaster Recovery) pour les processus digitalisés.
Sécurisation des APIs et communications : Pratiques de sécurité pour les échanges entre systèmes et applications.
Études de cas : Exemples de stratégies de sécurité et de résilience appliquées à des systèmes industriels.
Lab 4 : Simulation d’incident sur un workflow digitalisé.
Objectif : Déclencher et gérer une simulation d’incident pour tester la résilience.
Étapes : Sécurisation des APIs, identification de vulnérabilités, gestion des accès, plan de reprise et continuité.
Résultat attendu : Plan de réponse opérationnel, avec documentation de continuité des opérations.
Module 5 : Projet de Fin de Parcours et Certification (5 semaines)
Objectifs : Appliquer l’ensemble des compétences acquises dans un projet complet et certifiant.
Projet Fil Rouge : Développement d’une solution sécurisée de digitalisation d’un processus métier avec IA.
Objectif : Concevoir une architecture de digitalisation sécurisée pour un processus métier, intégrant IA et RPA, avec un plan de sécurité complet.
Étapes : Analyse de besoins, design de l'architecture IA/cybersécurité, documentation, présentation.
Résultat attendu : Solution intégrée, sécurisée et documentée, avec évaluation des risques et plan d’actions.
Évaluation et Certification : Examen final (QCM et pratique)
Modalités et Certification
Durée Totale : 4 mois, avec sessions hebdomadaires et travaux en autonomie.
Certification : Attestation de réussite en "Architecte en Digitalisation, IA et Cybersécurité".
Format : Distanciel avec environnement de labs virtuels, support formateur et projets collaboratifs.
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