Créer des apps mobiles qui pensent

Apprenez à intégrer l'intelligence artificielle dans vos applications mobiles. Pas de promesses vagues — juste des techniques concrètes pour construire des fonctionnalités qui utilisent vraiment l'apprentissage automatique.

Durée du programme

16 semaines de formation intensive. Chaque semaine combine théorie technique et projets pratiques. Vous construisez quatre applications complètes pendant le cursus.

Format des cours

Trois sessions en direct par semaine, plus du temps de pratique guidée. Les sessions durent deux heures. Vous travaillez sur votre propre code entre les sessions.

Ce que vous construisez

Une app de reconnaissance d'images, un système de recommandation personnalisé, un assistant vocal basique, et une app qui prédit le comportement utilisateur à partir de données réelles.

Structure du programme

Quatre modules principaux. Chacun se termine par un projet que vous déployez réellement. Nous couvrons iOS et Android avec des exemples concrets dans les deux environnements.

Module 1 : Fondations et modèles pré-entraînés

Démarrez avec des modèles existants avant de construire les vôtres. Vous intégrez Core ML sur iOS et TensorFlow Lite sur Android pour des tâches de vision et de traitement du langage naturel.

Importer et optimiser des modèles existants pour mobile
Gérer les performances et la consommation de batterie
Créer une app de classification d'images avec retour en temps réel
Implémenter le caching et le traitement hors ligne

Module 2 : Personnalisation et recommandations

Construisez des systèmes qui apprennent des préférences utilisateur. Vous implémentez du filtrage collaboratif et créez des modèles qui s'adaptent au comportement individuel sans envoyer de données sensibles au serveur.

Algorithmes de recommandation pour petits datasets
Apprentissage fédéré pour la confidentialité des données
Mise à jour des modèles côté client
Métriques de qualité et tests A/B en production

Module 3 : Traitement du langage et voix

Ajoutez des capacités de compréhension du langage à vos apps. Speech recognition, analyse de sentiment, et génération de réponses contextuelles. Vous créez un assistant conversationnel fonctionnel.

APIs natives pour la reconnaissance vocale (SpeechKit, Android Speech)
Modèles de langage légers pour mobile
Gestion des contextes de conversation
Traitement multilingue et gestion des accents

Module 4 : Prédiction et analytics

Utilisez les données comportementales pour anticiper les actions utilisateur. Vous construisez des modèles de prédiction légers et apprenez à les entraîner efficacement avec des ressources limitées.

Collecte et préparation de données sur mobile
Entraînement on-device avec Create ML et AutoML
Modèles de série temporelle pour prédire les actions
Déploiement continu et monitoring de la performance

Julien Mercier

Lead développeur mobile

A construit des systèmes de vision par ordinateur pour trois apps avec plus de 500k utilisateurs. Travaille principalement sur iOS mais connaît bien Android aussi.

Élise Fontaine

Ingénieure ML mobile

Spécialisée dans l'optimisation de modèles pour appareils avec ressources limitées. A réduit des temps d'inférence de 70% sur plusieurs projets réels.

Camille Deschamps

Architecte IA mobile

Conçoit des architectures qui équilibrent performance et précision. A mis en production des dizaines de modèles sur iOS et Android dans des environnements contraints.

Commencer à coder avec l'IA

Les inscriptions sont ouvertes. Le programme démarre avec un groupe limité pour garder les sessions interactives et permettre un vrai feedback sur votre code.

Voir les prochaines sessions