CERTIFICAT | L’intelligence artificielle au service du marketing

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Détails

Prochaine session

11 12 13 février 2025

Formation courte certifiante

Présentation

Executive Master iaelyon

Formation courte certifiante iaelyon School of Management, éligible au CPF

Cette formation vise à fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, notamment le machine learning et le deep  learning.
 
CALENDRIER 2025 :
11, 12 et 13 février 2025

 Le certificat « L’intelligence artificielle au service du marketing » valide le bloc de compétence RNCP35907BC01 « S’approprier les usages avancés et spécialisés des outils numériques » du Master Marketing, Vente
 

Objectifs

Analyser, interpréter, générer des données marketing au travers les grands modèles de langue


Cette formation vise à fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, notamment le machine learning et le deep learning.

Les participants découvriront des techniques avancées telles que l'apprentissage par renforcement, l'utilisation d'embeddings, et les architectures de transformers, avec une application particulière au traitement du langage naturel et à l'analyse de données non structurées. 

La formation abordera également la modélisation dynamique, multimodale, et guidée de sujets, ainsi que l'interprétation des résultats grâce aux grands modèles de langue. 

De plus, les participants seront formés à générer du contenu engageant en personnalisant et optimisant les grands modèles de langue, avec une mise en pratique concrète au travers d'une étude de cas appliquée au marketing.


Les + de la formation

  • Une formation éligible au CPF
  • L’animation de la formation par un enseignant chercheur spécialisé dans le domaine de l'intelligence artificielle
  • L'intégration de concepts théoriques et une expérience d'apprentissage concrète et immersive

 

Spécificités

INTERVENANT

Julien Cloarec : Professeur des universités en marketing quantitatif à iaelyon School of Management - Université Jean Moulin Lyon 3.
Expert reconnu au niveau international en intelligence artificielle, il se concentre sur l'intégration de l'IA tout en préservant la confidentialité des utilisateurs.
Il collabore avec des organismes de régulation, des associations professionnelles et des institutions académiques pour sensibiliser, influencer les politiques publiques, et promouvoir un développement responsable de l'IA, où innovation et protection de la vie privée s'équilibrent.
Formateur expérimenté en data science, il partage son expertise avec un large éventail de publics. Ses recherches ont été publiées dans de prestigieuses revues internationales telles que Technological Forecasting and Social Change, Technovation, Journal of Business Research, Psychology & Marketing, et Transportation Research Part A. 


Méthodes pédagogiques 

  • Cette formation vise à équilibrer la présentation des aspects techniques avancés de l'intelligence artificielle avec une approche accessible pour les professionnels du marketing.
     
  • Les véritables possibilités et limitations des technologies seront abordées de manière claire et compréhensible, afin que chaque participant, quel que soit son niveau de connaissance initial, puisse en tirer profit. 
     
  • Les sessions incluront la présentation d'outils variés, tant en code (avec une préférence pour Python) qu'en mode sans code, ainsi que des solutions à la fois open source et propriétaires.
     
  • Les participants auront accès à des supports de code en Python, leur permettant de suivre et de reproduire les exemples en temps réel. 

Lieux

Lyon

Lieu de la formation : iaelyon School of Management - Université Jean Moulin Lyon 3 - Campus Manufacture des Tabacs

Contacts de la formation

Responsables pédagogiques

Contacts

Vous êtes intéressé par ce certificat ou vous souhaitez un devis ?
Merci de nous adresser un mail à contact.iaefc@univ-lyon3.fr


iaelyon School of Management
Direction Formation Continue
Université Jean Moulin Lyon 3
Campus Manufacture des Tabacs
1C, avenue des Frères Lumière - CS 78242 - 69372 LYON CEDEX 08

Admission

Coût de la formation

1275 € par participant

Modalités d'inscription

Formation courte certifiante réservée exclusivement aux professionnels.
Cette formation s'adresse en priorité aux professionnels occupant des fonctions liées au marketing, tout en restant accessible aux débutants. occupant des fonctions liées au marketing, tout en restant accessible aux débutants.

Ouverture sous réserve d’un minimum de participants.

Contactez nos conseillers
contact.iaefc@univ-lyon3.fr
Tél : 04 78 78 71 88

Programme

Introduction à l'intelligence artificielle 
  • Concepts fondamentaux de l'IA : intelligence artificielle, machine learning, deep learning.
  • Réseaux de neurones : principes de base et applications.
  • Apprentissage renforcé par retour humain (RLHF) : introduction et exemples d'applications.
  • Embeddings : principes et utilité dans la représentation des données.
  • Transformers : architecture et impact sur le traitement du langage naturel.
  • Méthodes de décodage dans les modèles de langage : explorations des techniques et leur importance.
  • Décomposition des modèles de langage : analyse des composantes et des performances des modèles.

Analyse de corpus de données non structurées avec les grands modèles de langue
  • Modélisation dynamique de sujets (Dynamic Topic Modeling)
  • Modélisation multimodale de sujets (Multimodal Topic Modeling) 
  • Modélisation guidée de sujets (Guided Topic Modeling) 
  • Modélisation de sujets sans apprentissage préalable (Zero-shot Topic Modeling)

Interprétation des résultats de modélisation avec les grands modèles de langue
  • Introduction aux modèles quantifiés : définition et avantages en termes de performance.
  • Utilisation des modèles quantifiés pour l'attribution de labels aux sujets identifiés.

Génération de contenu engageant avec les grands modèles de langue
  • Introduction au fine-tuning : personnalisation et optimisation des grands modèles de langue pour des tâches spécifiques.
  • Fine-tuning d'un modèle de langage pour la génération de contenu engageant.

Étude de cas pratique
  • Manipulation d'une solution d'intelligence artificielle dans le cadre des études marketing : exploration des insights et prise de décision basée sur l'IA.