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Chef de Projet en Intelligence Artificielle
La formation Chef de Projet en Intelligence Artificielle (CDP IA) est conçue pour les professionnels souhaitant maîtriser les compétences nécessaires à la gestion et à la réalisation de projets en IA.
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La formation Chef de Projet en Intelligence Artificielle est conçue pour les professionnels souhaitant maîtriser les compétences nécessaires à la gestion et à la réalisation de projets en IA. Elle couvre l’ensemble du cycle de vie d’un projet en intelligence artificielle, depuis l’identification des besoins jusqu’au déploiement d’une solution opérationnelle.
Grâce à cette formation, les participants apprendront à combiner méthodologies de gestion de projet et technologies d'IA pour concevoir des solutions innovantes répondant aux problématiques actuelles des entreprises.
Pourquoi se former à l'Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle constitue la 2ᵉ révolution numérique et son non-adoption sera de plus en plus un handicap face à la concurrence. En effet, L'IA est au cœur de la révolution numérique et la demande en experts explose. Le développement des formations dans ce domaine est donc un enjeu majeur pour répondre à la demande croissante.
De plus, la France réagit par des politiques proactives et un écosystème vibrant (Programme France 2030) et la formation de compétences en IA est donc devenue une nécessité pour faire face à une demande qui ne cesse de croitre.
Objectifs de la formation :
- Comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle et ses applications concrètes.
- Identifier les besoins métiers et rédiger un cahier des charges adapté aux projets IA.
- Choisir les technologies et les algorithmes d’IA en fonction des cas d’usage.
- Superviser le développement et le déploiement d’une solution d’IA.
- Garantir la qualité, l’éthique et la conformité réglementaire des projets IA.
- Piloter une équipe pluridisciplinaire composée de data scientists, développeurs, et experts métier.
Approche pédagogique :
- 50% théorie, 50% pratique.
Module 1 : Introduction à l'intelligence artificielle
- Histoire et concepts fondamentaux de l’IA.
- Panorama des technologies : apprentissage supervisé, non supervisé, réseaux de neurones, etc.
- Applications métiers de l’IA.
Module 2 : Gestion de projet en IA
- Méthodologies agiles et cycle de vie d’un projet IA.
- Rédaction du cahier des charges :des besoins métiers aux solutions IA.
- Identification des parties prenantes et gestion des ressources.
Module 3 : Développement d’une solution IA
- Constitution et coordination d’une équipe projet IA.
- Processus de collecte, nettoyage et annotation des données.
- Choix des algorithmes et des outils technologiques (Python, TensorFlow, PyTorch, etc.).
Module 4 : Déploiement et suivi
- Validation, tests et itérations du modèle IA.
- Intégration de la solution dans les systèmes existants.
- Suivi des performances (MLOps) et gestion des risques.
Module 5 : Éthique, conformité et sécurité
- Questions éthiques et impact social des projets IA.
- Conformité RGPD et normes en vigueur.
- Gestion des biais et interprétabilité des modèles.
Module 6 : Étude de cas pratique
- Développement complet d’une solution d’IA répondant à un cas d’usage concret.
- Travail collaboratif avec présentation finale du projet.
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