Ecole d’Eté sur l’Intelligence Artificielle (EEIA 2024)
La Fondation Vallet organise, du 22 juillet au 17 août 2024, la quatrième édition de l’Ecole d’Eté sur l’Intelligence Artificielle. Mis en œuvre en partenariat avec Bénin Excellence et le Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD), ce programme consiste à sélectionner et former une centaine de jeunes Africains aux notions de base de l’IA : programmation, machine learning et robotique. L’EEIA est l’un des plus grand rendez-vous pédagogiques sur l’Intelligence Artificielle en Afrique, où cinq mille visiteurs sont attendus. Cette année, nous accueillons les candidatures de tous les pays d’Afrique francophone : Bénin, Burkina Faso, Congo-Brazzaville, Côte d’Ivoire, Gabon, Guinée-Conakry, Niger, République Démocratique du Congo, Sénégal, Togo, Djibouti, Cameroun, Burundi, Centrafrique, Les Comores, Madagascar, Mauritanie, Rwanda, Tchad, etc. Douze étudiants de ces pays bénéficieront d’une bourse de participation à l’EEIA 2024.
Les grandes dates à retenir sont :
- 1er février 2024 : lancement des inscriptions en ligne
- 30 avril 2024 : clôture des inscriptions en ligne
- 22 juillet 2024 : Lancement officiel et début des cours
- 17 août 2024 : cérémonie de clôture – Journée Portes Ouvertes
Vous avez un niveau minimum de terminale scientifique, vous êtes étudiant, enseignant ou professionnel et vous êtes motivé par les enjeux de l’Intelligence Artificielle dont vous souhaitez comprendre les mécanismes. Cliquez sur le bouton ci-dessous pour accéder à la plateforme de candidatures.
1. Le programme de formation et critères de sélection
Au cours de l’EEIA 2024, une centaine de jeunes recevront une formation hautement pratique (25% de théorie et 75% de pratique) sur les notions de base de l’IA : Programmation, Machine Learning, Electronique Embarquée (y compris Robotique et Domotique). Ces enseignements s’étendront sur une durée de quatre semaines et la participation est entièrement gratuite. Toutefois, le nombre de places étant limité, les candidatures font l’objet d’une sélection préalable, en trois étapes, tenant compte du niveau scientifique (ou de culture générale pour les non spécialistes), du projet personnel et de la motivation.
2. Les conférences à la carte
L’EEIA, c’est aussi une série de conférences publiques et ouvertes dont la programmation sera disponible courant avril. Au programme, les enjeux économiques, éthiques, juridiques et scientifiques de l’Intelligence Artificielle.
2. Des challenges en prévision et programmation
Au cours de l’EEIA sont organisés des concours dans le domaine de la programmation d’une part et de la prédiction d’autre part. Réalisés en avec le concours de partenaires techniques de renom (Total Energies : société de classe mondiale dans le domaine de l’énergie et RightCom : leader panafricain de l’expérience client), ces concours permettent aux participant de traiter des cas réels issus du monde professionnel et de développer entre eux une saine émulation.
Editions précédentes (EEIA 2021, 2022, 2023)
La troisième édition de l’Ecole d’Eté sur l’Intelligence Artificielle (EEIA 2023) s’était tenue à Godomey (Bénin) du 17 juillet au 12 août 2023.
La deuxième édition de l’Ecole d’Eté sur l’Intelligence Artificielle (EEIA 2022) s’était tenue à Godomey (Bénin) du 18 juillet au 13 août 2022.
La première édition de l’Ecole d’Eté sur l’Intelligence Artificielle (EEIA 2021) s’était tenue à Godomey (Bénin) du 19 juillet au 14 août 2021.
1. Le programme de formation
Le programme de formation s’étendait sur 4 semaines avec 4 modules : Programmation, Machine Learning, électronique embarquée et projets d’application.
2. Les conférences à la carte
Le programme des conférences et cours-conférences présentés dans le cadre de l’EEIA 2021 est le suivant :
- Ethique, législation et Intelligence Artificielle, par Yves Mariko, consultant en transformation digitale, ENS ULM, Paris
- Cas d’utilisation de l’Intelligence Artificielle dans le monde industriel, par Michel Lutz, data chief officer chez Total, Paris
- Calcul de risque de crédit à partir de transactions mobile money , par Tite Yokossi, data-scientist chez QuantCo, Düsseldorf
- La titrisation : quand la finance peut servir l’économie réelle, par Cyr Medo, analyste quantitatif, Banque Mondiale, Washington
- Recherche d’emploi dans le domaine du numérique : outils pour vaincre les discriminations ethniques et sexistes.
3. Les grands événements
En plus des créneaux dédiés aux conférences à la carte, les portes de notre école d’été seront ouvertes au grand public (élèves, étudiants, enseignants, parents, professionnels) aux dates suivantes :
- 19 juillet à 9 heures : lancement officiel de l’école d’été et conférence inaugurale sur les enjeux de l’Intelligence Artificielle.
- 13 août de 10 à 17 heures : journée porte ouvertes de restitution ; exposition des réalisations techniques des participants.
4. Conférences préparatoires
En prélude à l’école d’été, des conférences sont organisées sur les modèles et méthodes du Machine Learning. Des ateliers de domotique, robotique et programmation sont également réalisés en avant-première.
Le mardi 5 janvier 2021 s’est tenue à la bibliothèque Bénin Excellence de Godomey une conférence sur l’Intelligence Artificielle animée par Brian Whannou. Le thème du jour : Développer un modèle de Machine Learning : bonnes pratiques et pièges à éviter. Les slides sont disponibles au lien suivant: https://fr2.slideshare.net/BrianWhannou/dvelopper-un-modle-de-machine-learning?fbclid=IwAR3O3p6ksQO_1-88QKRarmeF-xC8OIURoBJBp5202on34Nsao5fm8-ABF74
Les codes du cas pratique, sont également disponibles ci-dessous : https://github.com/ML-for-B-E/machine-learning-05-01-2021/blob/main/Probability%20of%20Default.ipynb?fbclid=IwAR2wH4xNzgLfNtcr0EcjB6aQd7063wNBy5lDY8krPqhUVWqo1TZ4xepwRdc
5. Le programme pédagogique
- Histoire de l’informatique et algorithmique, par Fidèle DEGNI, Merchrist KIKI et Arelyss EBLOHOUE le 19 juillet 2021.
Bases du langage Python, par Fidèle DEGNI, Merchrist KIKI - Structures algorithmiques, par Fidèle DEGNI et Lucien DAGNON
- Pandas et NumPy, Fidèle DEGNI et Lucien DAGNON, Merchrist KIKI
Rappels de mathématiques, probabilités et statistiques, Valérie HONTINFINDE, Gloria LALEYE, Modeste DAYE, Espéran PADONOU - Introduction à l’apprentissage statistique, par Espéran PADONOU, les 27 juillet 2021.
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Deep Learning et Computer Vision, par Syntyche GBEHOUNOU, le 28 juillet 2021.
- An introduction to optimization for machine learning, par Rodolphe LE RICHE, B. WHANNOU et E. PADONOU
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03345681 - Introduction au Big Data, Sonagnon Pierre-Channel HOUNWANOU