12 mois (temps partiel)

+370 heures avec une moyenne 1 semaine de formation par mois

• Acquérir des compétences avancées en analyse de données et en machine learning.
• Maîtriser les outils et technologies de la data science (Python, R, SQL, Hadoop, Spark).
• Développer des modèles prédictifs et des algorithmes d’intelligence artificielle.
• Apprendre à visualiser et interpréter les données pour prendre des décisions éclairées.

1. Introduction à la Data Science
2. Statistiques et Probabilités
3. Base de données (No)SQL
4. Visualisation des Données
5. Machine Learning
6. Deep Learning
7. WebScrapping
8. Big Data et Technologies Cloud

1. Data Scientist
2. Ingénieur en Machine Learning
3. Analyste de Données
4. Consultant en Data Science

Veuillez conctater M. Philippe N’DOUA pour toutes informations relatives à la Certification

• 07-77-86-34-66
• philippe.ndoua@ensea.ed.ci

9 mois (temps partiel)

+220 heures avec une moyenne 1 semaine de formation par mois

• Développer des compétences en analyse et visualisation de données.
• Maîtriser les outils d’analyse de données (Excel, SQL, Tableau, Power BI).
• Apprendre à interpréter les données pour soutenir les décisions stratégiques.

1. Introduction à l’Analyse de Données
2. Base de données SQL
3. Collecte et Préparation des Données
4. Analyse Exploratoire des Données
5. Visualisation des Données
6. Modélisation et Prévision

1. Data Analyst
2. Analyste Business Intelligence
3. Analyste Marketing
4. Consultant en Analyse de Données

Veuillez conctater M. Philippe N’DOUA pour toutes informations relatives à la Certification

• 07-77-86-34-66
• philippe.ndoua@ensea.ed.ci

• Sensibiliser les jeunes lycéennes aux opportunités offertes par les filières STEM.
• Démystifier la robotique et les technologies associées grâce à des ateliers pratiques et ludiques.
• Inspirer les participantes grâce à des modèles féminins réussis dans les domaines scientifiques et technologiques.
• Créer un réseau de jeunes filles passionnées par les STEM pour favoriser l’entraide et la collaboration.

• Lycéennes de la quatrième à la terminale, toutes filières confondues.
• Enseignants et encadrants pour accompagner et pérenniser l’initiative.

1. 1. Ateliers de robotique pratiques (Mise en place de Club STEM)
   • Contenu : Initiation à la programmation, conception de robots, résolution de problèmes techniques.
   • Matériel : Kits de robotique.
2. 1. Conférences et témoignages
   • Intervenantes : Femmes ingénieures, chercheuses et entrepreneures dans les domaines de la robotique, de l’IA et des STEM.
   • Objectif : Montrer des parcours inspirants et briser les stéréotypes de genre.
     1. Compétition de robotique inter-lycées**
     • Format : Événement annuel où les équipes de lycéennes présentent leurs projets robotiques.
     • Thèmes : Applications concrètes (ex : robots d’assistance, solutions écologiques, etc.).
   • 1. Visites de laboratoires et entreprises technologiques
     • Objectif : Immersion dans des environnements professionnels pour découvrir les applications réelles de la robotique.
   • 1. Mentorat et suivi
     • Programme de mentorat : Mise en relation des lycéennes avec des étudiantes en STEM ou des professionnelles.
     • Suivi : Évaluation des progrès et accompagnement dans les choix d’orientation.

• Ministère de l’Education Nationale
• Établissements scolaires : Pour intégrer le projet dans les programmes éducatifs.
• Universités et écoles d’ingénieurs : Pour fournir des ressources et des intervenants.
• Entreprises technologiques : Pour le financement, le parrainage et les visites de sites.
• Associations et réseaux de femmes en STEM : Pour renforcer le réseau et partager les bonnes pratiques.

• Court terme : Augmentation du nombre de lycéennes intéressées par les STEM et la robotique.
• Moyen terme : Hausse des inscriptions des filles dans les filières scientifiques et technologiques post-bac.
• Long terme : Réduction des inégalités de genre dans les carrières scientifiques et technologiques.

• Formation des enseignants : Pour qu’ils puissent continuer à animer des ateliers de robotique.
• Création d’un club STEM : Pour maintenir l’engagement des participantes au-delà du projet.
• Partenariats durables : Avec des entreprises et institutions pour assurer un financement continu.

“L4M” est bien plus qu’un projet éducatif : c’est une initiative pour briser les barrières, inspirer les jeunes filles et leur montrer qu’elles ont leur place dans les domaines scientifiques et technologiques. En leur offrant les outils, les connaissances et la confiance nécessaires, nous contribuons à construire un avenir plus inclusif et innovant. 

• Recherche Avancée : Conduire des recherches innovantes en statistique appliquée et en intelligence artificielle pour développer de nouvelles méthodes et outils analytiques.
• Collaboration Interdisciplinaire : Travailler en étroite collaboration avec des experts de divers domaines pour appliquer les méthodes de machine learning et d’IA à des problèmes réels.
• Formation et Éducation : Offrir des programmes de formation et des ateliers pour former en science des données, machine learning et IA.
• Innovation Technologique : Intégrer les technologies numériques, telles que l’intelligence artificielle et le machine learning, pour améliorer les analyses statistiques et les prises de décision.

• Défense et Sécurité : Utilisation de l’intelligence artificielle pour la surveillance, la détection des menaces et l’analyse prédictive afin d’améliorer la sécurité nationale.
• Agriculture : Application du machine learning pour l’optimisation des rendements agricoles, la gestion des ressources et la prévision des conditions météorologiques.
• Santé Publique : Utilisation des statistiques et de l’IA pour améliorer les politiques de santé, les diagnostics médicaux et les traitements personnalisés.
• Économie et Finance : Analyse des données économiques avec des algorithmes de machine learning pour prévoir les tendances et optimiser les politiques publiques.
• Environnement : Étude des données environnementales avec des techniques d’IA pour promouvoir la durabilité et la gestion des ressources naturelles.
• Industrie et Commerce : Application des statistiques et du machine learning pour améliorer les processus industriels, les stratégies commerciales et la satisfaction client.

Le LISA est composé d’une équipe multidisciplinaire de chercheurs, de statisticiens, de mathématiciens, d’économiste, et d’informaticiens, tous passionnés par l’innovation et l’excellence scientifique.

• Analyser les tendances criminelles : Identifier les modèles et les tendances dans les données de criminalité.
• Prévoir les zones à risque : Utiliser des modèles prédictifs pour déterminer les zones géographiques à haut risque de criminalité.
• Optimiser l’allocation des ressources : Aider les forces de l’ordre à allouer efficacement leurs ressources pour la prévention des crimes.
• Améliorer la prise de décision : Fournir des informations basées sur les données pour soutenir la prise de décision stratégique.

• • Collecte de Données
  1. • Rassembler des données historiques de criminalité provenant de diverses sources (rapports de police, bases de données publiques, etc.).
     • Intégrer des données contextuelles telles que les données démographiques, économiques et environnementales.

• Prétraitement des Données

1. • Nettoyer et normaliser les données pour assurer leur qualité et leur cohérence.
   • Anonymiser les données pour protéger la confidentialité des individus.

• Analyse Exploratoire des Données (EDA)

1. • Utiliser des techniques de visualisation pour explorer les données et identifier les tendances initiales.

• Modélisation Prédictive

1. • Développer des modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour prédire les zones à risque de criminalité.

• Visualisation et Communication des Résultats

1. • Développer des tableaux de bord interactifs pour visualiser les résultats et les tendances.
   • Utiliser des outils comme Power BI, Tableau ou Dash pour créer des visualisations interactives.

• Identification des tendances criminelles : Compréhension approfondie des modèles de criminalité.
• Prévision des zones à risque : Cartes des zones géographiques à haut risque de criminalité.
• Optimisation des ressources : Allocation efficace des ressources policières pour la prévention des crimes.
• Amélioration de la sécurité publique : Réduction des taux de criminalité grâce à des interventions basées sur les données.

• Forces de l’ordre : Collaboration avec la police et la gendarmerie pour l’accès aux données et la validation des résultats.
• Institutions académiques : Partenariats avec des universités et des centres de recherche pour le développement des modèles et des algorithmes.
• Organisations gouvernementales : Collaboration avec les ministères et les agences gouvernementales pour l’intégration des résultats dans les politiques publiques.

La modélisation des données criminalité offre une connaissance et des informations utiles à l’amélioration de la sécurité publique. Ce projet vise à utiliser les compétences en statistique et en intelligence artificielle pour atteindre cet objectif et soutenir ainsi les forces de l’ordre dans leurs efforts de prévention et de réduction des crimes.

• Analyser les caractéristiques vocales : Identifier les informations clés nécessaires à une modélisation.
• Construire un modèle de reconnaissance vocale : Construire un modèle en adaptant un modèle de NLP au cas d’usage.
• Explorer des applications : Etudier diverses applications d’un tel modèle : serveurs d’appels, fonctionnalités vocales.

Acquisition des données vocales

• • • Collecte à partir d’enregistrements téléphoniques, assistants vocaux, applications mobiles
    • Capteurs et microphones pour la capture de la voix dans divers environnements

Traitement et analyse

• Reconnaissance automatique de la parole (ASR – Automatic Speech Recognition)
• Traitement du langage naturel (NLP – Natural Language Processing)
• Extraction de caractéristiques vocales pour analyser les émotions et l’intention

Modélisation statistique et intelligence artificielle

• Apprentissage machine appliqué à la voix pour prédire des tendances économiques
• Techniques de classification et clustering pour segmenter les utilisateurs selon leur voix

Implications économiques sur la productivité et les grandeurs économiques

• Amélioration de la prise de décision basée sur l’analyse des signaux vocaux
• Optimisation de la relation client et automatisation des services

• Exemples d’implications en défense
  • Chatbots vocaux et automatisation des interactions
  • Identification de l’état émotionnel dans les échanges audios
  • Évaluation de l’état des troupes ou des otages

Accès aux services financiers pour les populations non alphabétisées

• Identification et validation des identités via la biométrie vocale
• Amélioration de l’inclusion financière à travers des services accessibles par la voix

Économie comportementale et analyse des émotions

• Détection des tendances et des comportements de consommation
• Personnalisation des offres commerciales et marketing adapté aux émotions

Optimisation du service client

• Réduction des coûts de service grâce à l’intelligence artificielle

• Éthique et vie privée
  • Réglementation et protection des données personnelles
  • Consentement et transparence dans la collecte des données vocales

Biais et discrimination dans les modèles de reconnaissance vocale

• Limites des modèles dans la reconnaissance des accents et des langues minoritaires

Défis techniques et limites des systèmes actuels

• Amélioration de la précision des systèmes face au bruit et aux variations de voix
• Réduction de la consommation énergétique des modèles de traitement vocal

La modélisation des données vocales ouvre de nouvelles perspectives en économie et au-delà, avec des applications variées allant de l’optimisation des services financiers à la cybersécurité et la défense. Son exploitation dans le secteur de la défense en fait un outil stratégique capable d’améliorer la sécurité et l’efficacité des forces armées.

Cependant, ces avancées posent aussi des questions éthiques majeures et des défis techniques qui devront être relevés pour garantir une utilisation responsable et équitable de cette technologie.