Les règles applicables

Echanges autour de situations concrètes

•  Introduction au machine learning par la pratique
•  Traitement automatique du language en entreprise
• Apprentissage pour réseaux de capteurs
• Analyse automatique du contenu web
• IA et éthique
• IA et système de recommandation
• Quelques applications de l’IA sur des problèmes d’entreprises
• IA pour la prédiction et l’optimisation en entreprise
• Explainabilité des modèles d'IA
• L'IA au service de la prévision
• La subordination augmentée, l'exemple des travailleurs de plateformes numériques
• Exemples d’IA en entreprise

• Pourquoi en parle-t-on aujourd’hui ?    
• La DATA c’est quoi ?    
• Forme de la DATA ?    
• Traitement et Protection des données ?    
• Où les retrouver ?    
• Et dans mon métier ?    

• Définitions du travail illégal et enjeux.
• Travail dissimulé d’activité, de salariés, d’heures.
• Obligation du donneur d’ordre.
• Méthodologie de contrôle et sanctions.
• Autres statuts ou faux statuts.
• Prêt de main d’œuvre illicite et marchandage.
• Méthodologie fausse sous-traitance et sanctions.
• Acteurs de la lutte contre le travail illégal.
• Droits et obligations des agents de contrôle.
• Emploi d’étrangers démunis de titre de travail.
• Intervention des entreprises étrangères.

-    Fondamentaux sur la donnée, comprendre d’où vient la donnée, comment fonctionne «  le cycle de la donnée » ;
-    Notions de base en matière de traitement de la donnée : statistique, informatique, algorithmique ; zoom sur les statistiques et les modèles permettant de représenter les problématiques ;
-    La donnée dans sa fonction d’outil d’aide à la décision (potentialités, limites, biais et points de vigilance) 
-    Les processus relatifs aux outils métiers mobilisant la donnée (identification et compréhension)
-    Méthodologie de projet appliquée à la stratégie de la donnée (diagnostic, identification du besoin, plan d’action et évaluation)