Les fondamentaux de l’IA et des données pour l’aérospatial et la défense

• Comprendre les principes de l’IA et des données appliqués au secteur
• Repérer les cas d’usage utiles à l’aérospatial et à la défense
• Identifier les précautions de sécurité, de qualité et d’éthique

Ingénieurs, chefs de projet, managers et décideurs du secteur

Aucune compétence en programmation ni en statistiques exigée

• Définir intelligence artificielle, apprentissage et données
• Distinguer apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
• Comprendre le rôle des données dans les systèmes aérospatiaux
• Identifier les cas d’usage en maintenance, conception et opérations
• Reconnaître les applications en défense et en observation
• Évaluer la qualité, la quantité et la sensibilité des données
• Comprendre les limites et les biais des modèles d’IA utilisés
• Situer les enjeux de certification des systèmes critiques
• Intégrer la protection des données classifiées et industrielles
• Cadrer un premier projet d’IA avec les métiers concernés

• Associer cinq cas d’usage aux données qu’ils nécessitent
• Évaluer la faisabilité d’un projet d’IA sur un cas fictif
• Lister les risques de sécurité d’un projet de données sensibles

• Lexique de l’IA et des données pour l’aérospatial et la défense
• Fiche repère des cas d’usage de l’IA par métier du secteur
• Check list de cadrage d’un premier projet d’IA et de données