Dans cette formation en IA, vous apprendrez 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