L'Intelligence artificielle comme levier marketing sur les réseaux sociaux

  • Court

Les recommandations jouent un rôle majeur dans les écosystèmes numériques intelligents et stimulent l'économie numérique mondiale. Le volume d'interactions des utilisateurs et des traces stockées est exponentiel, offrant ainsi un potentiel immense aux modèles prédictifs des comportements des utilisateurs. Les recommandations et la maximisation de l'influence sur les réseaux sociaux apparaissent comme des outils inestimables pour maximiser la portée et les revenus du marketing digital.


  • Nous consulter

  • 1 jour (7 heures)

  • Formation présentielle

  • Anglais

    • data marketing, chef de projet marketing IA, consultant IA, chef de projet ChatBot, reponsable marketing IA
    • toute personne qui a besoin d'appliquer les concepts et les méthodologies de l'intelligence artificielle pour la maximisation de l'influence sur les réseaux sociaux et les recommandations

    • Programmation en Python
    • Libraries : Pytorch


Présentation du programme

Programme

Contenu du programme

  • Maximisation de l'influence
    • Single spreaders : epidemic modèles (SIR/SIS), références pour la sélection des spreaders
    • Multiple spreaders : modèles LT/IC, Greedy Algorithms
    • IMM : Maximisation de l'influence via des Martingales
    • Méthodes basées sur la dégénérescence des graphes (D-Core, RCG)
  • Recommandations
    • Filtrage collaboratif
    • Complétion de matrices NMF
    • Méthodes avancées :
      • Machines de factorisation
      • Deep Learning
      • Deep Factorization Machines
      • Filtrage neutral collaboratif
      • Encodeurs automatiques pour le filtrage collaboratif
      • Recommandations basées sur les graphiques

Objectifs du programme

  • Maîtriser les solutions techniques pour identifier les meilleurs noeuds d'un réseau social pour déployer une action marketing
  • Optimiser ses recommandations dans un contexte de marketing digital

Méthodes pédagogiques

  • Mise à disposition d’un LMS : eLearnX

Mode d'évaluation

Attestation de formation

Compétences acquises à l'issue de la formation

  • Designer et déployer un système de recommandations basé sur les méthodes de maximisation d'influence

Intervenants

Responsable pédagogique

Michalis VAZIRGIANNIS
Professeur au Laboratoire d'Informatique de l'École polytechnique (LIX)