Accueil
Numérique
Intelligence artificielle
IA management
Pilotage de projets ia - niveau initiation : maîtrise et pilotage de projets en intelligence artificielle

Pilotage de projets ia - niveau initiation : maîtrise et pilotage de projets en intelligence artificielle

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

Sélectionnez une session :

Paris :

Visio :

Choisissez une date pour pouvoir réserver !

Objectifs

Programme

Maîtriser les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle et de la data science, en comprenant leurs fonctionnements et leurs usages dans un contexte professionnel
Appliquer une méthodologie pratique pour piloter un projet d'intelligence artificielle, en identifiant et en suivant les différentes étapes nécessaires à sa mise en œuvre
Reconnaître les différents acteurs, profils et compétences nécessaires autour de l'IA et de la data science, afin de pouvoir constituer une équipe projet optimale
Évaluer les enjeux éthiques et la réglementation liés à l'usage de l'intelligence artificielle dans le cadre d'un projet professionnel, pour assurer sa conformité légale et sociale
Concevoir une stratégie d'intégration de l'intelligence artificielle dans l'entreprise, en tenant compte des contraintes opérationnelles et stratégiques.

1. INTRODUCTION À L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)

Définition et histoire de l'IA
Comprendre le concept du machine learning
Découvrir les cas d’usage de l’IA : exemples concrets dans différents secteurs
Importance et impact de l'IA dans le monde actuel

2. CONSTRUIRE UNE SOLUTION D'IA

La classification : fondement de l'apprentissage automatique
Défi pratique : développer une solution d'IA simple
L’offre existante en matière de technologies et plateformes d'IA
Intégration de l'IA dans un projet existant : aspects techniques et organisationnels
Les différentes méthodes pour structurer un projet d’IA

3. INTRODUCTION À LA DATA SCIENCE

Définition et importance de la data science dans le contexte de l'IA
Exemples et cas d’usage de data science appliquée
Intégration de la data science dans une organisation : enjeux et défis

4. EXPÉRIMENTER UN PROJET DE DATA SCIENCE

La régression : élément clé de la prédiction des algorithmes
Construire un algorithme de prédiction : étapes et techniques
Constituer un dataset de A à Z : collecte, nettoyage et préparation des données
Pratiquer le feature engineering : techniques et bonnes pratiques

5. LES ÉTAPES, LES PROFILS ET LES RESSOURCES D'UN PROJET D'IA

Les étapes d’un projet IA : de la conception à la mise en œuvre
La composition d'une équipe de projet IA : rôles et compétences nécessaires
Les ressources nécessaires pour un projet d'IA : humaines, matérielles et financières
Gestion de projet IA : planification, suivi et contrôle

6. ÉTHIQUE ET RESPONSABILITÉ EN IA

Comprendre l'importance de l'éthique en IA
Les défis éthiques courants rencontrés en IA
Les principes de responsabilité en matière d'IA
Les lois et réglementations en vigueur sur l'IA

Public visé

Cette formation s'adresse à toute personne en situation d'accompagner des projets intégrant de l'Intelligence Artificielle (IA) et disposant de connaissances de base en informatique. Elle est particulièrement pertinente pour les chefs de projets, les responsables de départements techniques et technologiques, les consultants en technologie de l'information, et les managers de l'innovation. De plus, les cadres supérieurs qui souhaitent renforcer leur compréhension de l'IA pour prendre des décisions éclairées dans ce domaine en constante évolution trouveront également cette formation bénéfique. Les développeurs de logiciels et les ingénieurs en informatique intéressés par l'IA peuvent aussi tirer profit de cette formation. En somme, cette formation est idéale pour tout professionnel souhaitant maîtriser les aspects stratégiques et opérationnels de la mise en œuvre de projets d'IA.

Prérequis

Avant de commencer cette formation, assurez-vous de remplir les conditions préalables suivantes : Être à l'aise avec l'utilisation basique d'un ordinateur et de l'Internet. Avoir des notions de base en informatique et en programmation. Être familier avec les concepts généraux de l'intelligence artificielle. Avoir une compréhension de base des mathématiques et de la statistique. Être capable de lire et comprendre des documents en anglais, car une partie du matériel de formation peut être dans cette langue. Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur. Veuillez noter que ces prérequis ne sont pas obligatoires, mais ils vous aideront à tirer le meilleur parti de cette formation. Si vous ne disposez pas de ces compétences ou connaissances, il est recommandé de les acquérir avant de commencer la formation.

Méthodes pédagogiques

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Modalités d'évaluation

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Choisissez une date pour pouvoir réserver !