Gestion et déploiement de projets en intelligence artificielle

Dans cette formation, vous verrez les notions suivantes :

Introduction à l’intelligence artificielle (IA)

• Définition de l’IA et distinction avec l’automatisation classique
• Domaines d’application

 Fonctionnement de l’IA en gestion de projets

• Principes de base : données, algorithmes, modèles d’apprentissage
• Cycle de vie d’un projet IA : Collecte de données, entrainement, évaluation et déploiement

 Maturité et faisabilité technologique de l’entreprise

• Ce qu’est la maturité digitale et culturelle d’une organisation
• Ressources nécessaires : données, infrastructures, compétences
• Freins potentiels (humains, règlementaire, éthiques)

 Choix de projet 

• Identifier les cas d’usage pertinents pour l’entreprise
• Priorisation selon la valeur ajoutée et la faisabilité

 Mise en place d’une preuve de concept 

• Objectifs d’un PoC et méthodologie de cadrage
• Définir le périmètre, les données utilisées et les livrables attendus
• Gestion de risques et critères go/no-go

 Critères de succès 

• Objectifs mesurables
• Délais et budget
• Compatibilité avec les contraintes règlementaires et éthiques

 Identifier et suivre les KPI

• KPI techniques : précision, taux d’erreur, temps de réponse
• KPI métiers : gains financiers, productivité, satisfaction client
• Suivi continu et amélioration du modèle

 Déployer la solution

• Passage du PoC au projet industriel
• Intégration avec le SI de l’entreprise
• Accompagnement du changement et formation des équipes
• Suivi long terme : maintenance, monitoring, gouvernance des modèles.