AI Training & Hackathon Program
Vers une IA inclusive au service des populations africaines.
Quatre semaines de formation, un hackathon, trois mois d'incubation.
Programme de formation en Intelligence Artificielle et Hackathons centré sur l'entraînement des modèles IA et les paiements interopérables Mojaloop, porté par le Regional Digital Lab en partenariat avec IIDiA et l'ASIN . Une formation en ligne, un hackathon présentiel à Cotonou puis une incubation pour faire émerger des biens publics numériques (DPG) au service de l'Afrique francophone.
Langue
Français
Format
Hybride — Zoom (M1–M3) + 5 jours présentiel Cotonou (M4 + Hackathon)
Prérequis
Maîtrise avancée de Python (ML/IA vocale, sans mise à niveau)
Secteurs d'application prioritaires
Les quatres modules de formation
3 modules en ligne (Zoom, 3 sessions/semaine de 2 à 3 h) puis une semaine intensive en présentiel à Cotonou : 3 jours de formation + 2 jours de Hackathon.
Fondamentaux de l'IA vocale et des langues locales
8 sessions · Zoom synchrone
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
6 sessions · Zoom synchrone
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
6 sessions · Zoom synchrone
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
4 sessions · Zoom synchrone
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.
Les six phases du programme
- 1Juin - Juillet 2026Préparation & mobilisation
- 2Août - Septembre 2026Formation en ligne (M1 à M4)
- 3Octobre 2026Hackathon · Cotonou
- 4Octobre 2026Lancement incubation
- 5Octobre - Décembre 2026Incubation 10 MVP / DPG
- 6Janvier à Mars 2027Durabilité & Cycle 2
Formateurs :
Une équipe d'experts accompagne les participants tout au long du programme, de la formation en ligne jusqu'au hackathon de clôture à Cotonou.
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.
Kévin Degila
Data Science, IA & transformation numérique du service public
Expert en intelligence artificielle, Data Science et transformation numérique avec plus de six ans d'expérience dans les secteurs public et privé. Responsable Data & IA à l'ASIN, il pilote des initiatives stratégiques en Open Data, assistants conversationnels pour les services publics, anonymisation des données et innovation par l'IA. Formateur et créateur de contenus sur l'IA et le cloud computing (YouTube, Udemy), il œuvre pour le développement des talents technologiques africains et une IA éthique et inclusive.
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Inscriptions ouvertes pour développeurs, startups et fintechs des pays d'Afrique francophone de l'ouest et du centre.