AI Training
Vers une IA inclusive au service des populations africaines.
Quatre semaines de formation.
Le Regional Digital Lab , en partenariat avec IIDiA et l'ASIN, propose un programme de formation en intelligence artificielle consacré à l'entraînement des modèles d'IA, notamment les modèles de reconnaissance automatique de la parole (ASR). Entièrement en ligne et d'une durée de quatre semaines, cette formation vise à renforcer les compétences des participants et à favoriser l'émergence de solutions numériques utiles au service des communautés.
Langue
Français
Format
En ligne
Prérequis
Maîtrise avancée de Python (ML/IA vocale, sans mise à niveau)
Secteurs d'application prioritaires
Les quatre modules de formation
Fondamentaux de l'IA vocale et des langues locales
Ce module pose les bases de l'IA vocale appliquée aux langues locales comme le Fongbe ou le Wolof. Les participants apprennent à analyser un signal de parole, à manipuler les architectures ASR et TTS, à constituer un corpus audio de qualité et à exploiter l'écosystème Hugging Face pour aborder le fine-tuning dès le module suivant.
Fine-tuning, LLM et applications sectorielles
À partir d'un modèle pré-entraîné, les participants adaptent Whisper à une langue locale, mesurent la qualité des résultats via les métriques WER et CER, puis transforment ce modèle en une application vocale concrète. Le module se conclut par la construction d'un prototype démontrable ciblant un secteur réel : santé, agriculture, finance inclusive ou services publics.
De l'entraînement au produit : déploiement et MLOps
Ce module transforme le modèle entraîné en service exploitable en production. Les participants exposent leur modèle via une API d'inférence, l'optimisent par quantization et distillation, le conteneurisent avec Docker, puis mettent en place les fondations du MLOps : versionnement, CI/CD et monitoring continu.
Open Source & conception de solutions IA de bout en bout
Les équipes cadrent un problème métier réel, choisissent l'architecture la plus adaptée — ML classique, IA générative, RAG ou agents — et produisent une solution open source documentée, conçue pour durer au-delà du programme.
Formateurs
Une équipe d'experts accompagne les participants tout au long du programme.
Loïc Rakotoson
MLOps & déploiement de modèles IA
AI Scientist diplômé en mathématiques appliquées des Universités de Rennes et de l'INSA Rennes, spécialisé dans la conception, l'entraînement et l'industrialisation de modèles d'IA en conditions réelles. Il partage son expérience du MLOps, du passage du prototype à la production, et des bonnes pratiques pour construire des systèmes IA robustes et exploitables.
Fréjus Laleye
NLP & langues africaines peu dotées
Chercheur en Intelligence Artificielle et en Traitement Automatique du Langage Naturel, il construit les ressources, corpus et modèles qui permettent aux langues peu dotées — comme le Fongbe — d'exister dans le monde numérique. Directeur Technique (CTO) chez OPSCIDIA à Paris, il co-encadre également des thèses de doctorat en traitement automatique de la parole.
Dr. Umang Aggarwal
Computer vision, machine learning & LLM
Chercheur en IA, formateur et professionnel de la technologie, titulaire d'un doctorat en Intelligence Artificielle de CentraleSupélec (Paris). Fort d'une solide expérience en vision par ordinateur, machine learning et grands modèles de langage, il a collaboré avec des institutions de recherche françaises sur des projets de classification d'images, d'annotation de données et de systèmes intelligents. Il est actuellement Manager – Business Operations (Inde du Nord) chez Edgate Technologies et développe en parallèle sa startup LaFleurTech, dédiée à des produits IA pour la productivité, l'apprentissage et l'efficacité en entreprise.
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