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Chef de Projet en Intelligence Artificielle (IA) - Conduire des projets IA avec excellence.

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 03_251257497F
Organisme responsable : IMDTEC (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

Comprendre les fondamentaux de l'IA et de la data science : Maîtriser les concepts clés et les applications de l'IA dans un contexte professionnel. Concevoir et structurer un projet IA : Élaborer une roadmap efficace en intégrant les aspects techniques et métiers. Gérer les données et garantir leur qualité: Mettre en place des stratégies de collecte, traitement et gouvernance des données. Développer, tester et déployer une solution IA: Choisir les modèles, entraîner les…

  • Comprendre les fondamentaux de l'IA et de la data science : Maîtriser les concepts clés et les applications de l'IA dans un contexte professionnel.
  • Concevoir et structurer un projet IA : Élaborer une roadmap efficace en intégrant les aspects techniques et métiers.
  • Gérer les données et garantir leur qualité: Mettre en place des stratégies de collecte, traitement et gouvernance des données.
  • Développer, tester et déployer une solution IA: Choisir les modèles, entraîner les algorithmes et assurer leur industrialisation.
  • Manager une équipe IA et adopter une approche agile:Coordonner les parties prenantes et piloter le projet avec les méthodes agiles.

Programme de la formation

Module 1 : Comprendre l'intelligence artificielle et la data science  Définir l'IA et ses différentes approches  Découvrir les cas d'usage IA dans les entreprises et leur impact. Comprendre le rôle de la data science dans l'IA et son importance. Identifier les étapes d'un projet IA et les ressources nécessaires. Expérimenter la classification et la régression pour la prédiction des algorithmes.  Atelier : Comparer des solutions IA existantes et identifier…

Module 1 : Comprendre l'intelligence artificielle et la data science 
  • Définir l'IA et ses différentes approches 
  • Découvrir les cas d'usage IA dans les entreprises et leur impact.
  • Comprendre le rôle de la data science dans l'IA et son importance.
  • Identifier les étapes d'un projet IA et les ressources nécessaires.
  • Expérimenter la classification et la régression pour la prédiction des algorithmes.
 Atelier : Comparer des solutions IA existantes et identifier leurs points forts.

Module 2 : Concevoir et structurer un projet IA 
  • Définir les objectifs d'un projet IA et aligner les parties prenantes.
  • Rédiger un cahier des charges fonctionnel et technique.
  • Structurer un projet IA avec les bonnes approches
  • Intégrer l'IA dans un projet existant et anticiper son impact.
  • Construire un Minimum Viable Product IA.
 Atelier : Élaborer une roadmap et identifier les ressources nécessaires.

Module 3 : Gérer les données et garantir leur qualité
  • Identifier les sources de données et les techniques de collecte.
  • Appliquer les principes de gouvernance des données et de protection des informations.
  • Sécuriser et stocker les données pour assurer leur disponibilité.
  • Exploiter des outils de data science pour visualiser et analyser les données.
 Atelier : Évaluer la qualité des données et identifier les problèmes potentiels.

 Module 4 : Développer, tester et déployer une solution IA 
  • Sélectionner les modèles en fonction du cas d'usage
  • Entraîner et tester un modèle IA en optimisant ses hyperparamètres.
  • Valider la performance des modèles IA et éviter l'overfitting.
  • Déployer un modèle IA en production 
Atelier : Comparer plusieurs modèles IA et évaluer leurs performances.

Module 5 : Manager une équipe IA et adopter une approche agile 
  • Définir les rôles clés dans un projet IA 
  • Organiser le travail avec les méthodes agiles et les rituels SCRUM.
  • Planifier les tâches avec le backlog, les user stories et la priorisation.
  • Gérer les risques et assurer l'adoption du projet IA en interne.
Atelier : Simuler un sprint planning et piloter l'avancement d'un projet IA.

Module 6 : Intégrer l'IA dans la stratégie d'entreprise et anticiper les tendances 
  • Définir une roadmap IA et évaluer son impact sur la stratégie d'entreprise.
  • Anticiper les transformations des métiers avec l'intégration de l'IA.
  • Respecter les réglementations IA
  • Explorer les tendances IA : IA générative, automation, autonomie des systèmes.
 Atelier : Élaborer une stratégie IA pour une entreprise fictive.
 

Validation et sanction

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
  • Comprendre les technologies et applications de l'IA dans un contexte professionnel.
  • Structurer et piloter un projet IA de bout en bout avec une méthodologie adaptée.
  • Gérer les données en assurant leur qualité, leur conformité et leur exploitation efficace.
  • Développer, entraîner et intégrer une solution IA en production.
  • Coordonner une équipe multidisciplinaire et adopter une approche agile.
  • Anticiper les évolutions de l'IA et l'intégrer dans la stratégie de l'entreprise.

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

49 h

Financement

Conventionnement
Non
Financeurs
  • Bénéficiaire de l'action

    Programme : Entreprise, Individuel (AIF, POEI, Région individuel, autofinancement)

  • Entreprise

    Programme : Entreprise, Individuel (AIF, POEI, Région individuel, autofinancement)

Conditions d'accès

Publics visés

  • Demandeur d'emploi
  • Handicapé
  • Salarié
  • Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Dossier

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Aucun

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
27 Rue Maurice Flandin
69003 Lyon 3e
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes