Formation - Conduire un projet d’intelligence artificielle (IA)

100% à distance

  • 7 Heures
  • Formation
  • Présentiel ou à distance
  • Réf 5885

Affiner vos projections de chiffre d’affaire, détecter des commandes frauduleuses, améliorer votre gestion des stocks, optimiser vos actions marketing, automatiser une partie de votre relation client grâce à un chatbot ou encore, vous aider tout simplement dans vos prises de décisions, … tous ces objectifs peuvent être atteints avec l’aide d’intelligences artificielles intégrées dans vos processus entreprise.

Selon les projets, plusieurs mois de mises en place sont nécessaires pour les rendre «intelligents». Quelle est la démarche à suivre pour mener à bien un projet d'intelligence artificielle au sein de votre entreprise ? Comment vous assurer que vous avez bien identifié votre besoin et défini clairement votre objectif ? Est-il possible d’implémenter de l’IA dans vos systèmes, simplement et à moindre coût ?

Sachant qu'aujourd'hui 80% des initiatives IA n’aboutissent pas en production, il est essentiel de vous former à la conduite de projet IA afin d'y parvenir dans des délais et des coûts maîtrisés !

Objectifs

  • Identifier les opportunités de l’intelligence artificielle et du machine learning pour votre entreprise ou service
  • Connaître les facteurs clés de succès d’un projet d’intelligence artificielle
  • Bénéficier d’une méthodologie reconnue de conduite de projet IA basée sur le machine learning Canvas

Pré-requis

  • Ordinateur connecté à internet, si possible connecté à votre box par un câble éthernet
  • Casque / écouteurs conseillés

Cibles

  • Responsable e-business
  • Responsable marketing et commercial
  • Chef de projet IA
  • Ingénieur en Service IT
  • Toute personne souhaitant conduire un projet d'IA au sein de son entreprise ou service pour exploiter le potentiel de l'IA et du machine learning

Les plus

  • La possibilité d'échanger, de poser toutes vos questions en direct à votre expert
  • Grâce à un parcours 100% en ligne, vous pouvez suivre cette formation n'importe où
  • Un retour d'expérience inclus dans la formation !
  • Repartez avec la « check-list » de la conduite d'un projet IA

Modalités pédagogiques

  • Autodiagnostic en amont
  • 2 temps virtuels
  • 1 retour d’expérience à distance

Suivi et évaluation des acquis

  • E-quizz des compétences visées en amont et en aval de la formation
  • Evaluation de la formation par les participants
  • Remise d’une attestation en fin de formation

AUTODIAGNOSTIC : EN AMONT DE LA FORMATION

  • Chaque participant est invité à effectuer cet autodiagnostic en amont de la formation. Il transmettra ses résultats à l’intervenant
  • Durée : 30 minutes

Journée : 2 temps digitaux

Matin : 9h30 - 12h

Rappel de notions clés sur l’intelligence artificielle et le machine learning

  • Qu'est-ce que l’IA et le machine learning en entreprise ?
  • Etat de l'art actuel et exemples de cas d’application
  • Quelles opportunités pour votre entreprise ou service ?

Déterminer les facteurs clés de succès d'un projet IA et les points fondamentaux à clarifier avant tout lancement

  • Zoom sur le machine learning canvas
  • Définir votre objectif
  • Identifier les moyens nécessaires : métriques, données, outils, budgets et acteurs
  • Connaître les écueils à éviter

Retour sur l’autodiagnostic des participants avec le soutien du formateur pour un réajustement si nécessaire

  • Comment formuler votre objectif de manière claire et opérationnelle
  • Comment conjuguer au mieux la vision ROI-ste et mathématique d'un projet IA
  • Disposez-vous d’un patrimoine de données historisées et conformes à la RGPD ?

Pas de projet IA sans données

  • Les données sont les briques essentielles d’un projet IA !
  • Comment constituer un patrimoine de données ?
  • Différencier les données froides (historique) et les données chaudes (temps réel)

Après-midi : 14h30 à 17h00

Maîtriser le cycle d'un projet IA : un processus itératif

  • Du proof-of-concept au Build : valider que les performances a priori sont confirmées a posteriori
  • Du Build au Run : passage en production et automatisation du machine learning
  • Monitoring en Run : maintien en conditions opérationnelles d'une application IA (feature-drift et réentraînement)
  • Intégrer le machine learning à votre IT
  • Internaliser ou externaliser les compétences opérationnelles : offre de service interne DataLab ou externe ESN
  • Utiliser des plateformes automatisées : construction des modèles et maintien en condition opérationnelle.

Cas pratique en sous-groupes, sous l'encadrement du formateur

- Traitement d'un cas réel avec une plateforme de machine learning automatisée bout-en-bout
- Comment vendre son projet en interne
- Etablir les KPI (Key Primary Indicator) de votre application IA
- Piloter l’impact opérationnel : double run, suivi des KPI
- Définir clairement les critères de succès : KPI atteints, monitoring, stratégie de rollback

RETOUR D’EXPÉRIENCE

1 semaine environ après la journée des 2 temps digitaux

  • Chaque participant a la possibilité de garder un contact mail avec l’intervenant entre la journée 100% en ligne et le retour d’expérience
  • Chacun présente son REX
  • Echanges en groupe et identification en commun des bonnes pratiques, axes de progrès

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