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DESCRIPTION
La formation traitera des étapes essentielles pour réussir le déploiement d’un projet avec l’intelligence artificielle en entreprise. La formation permettra d’éviter les erreurs courantes grâce à une approche structurée.
OBJECTIFS
- Définir et comprendre le fonctionnement de l’IA
- Comprendre les risques et enjeux d’un projet avec l’IA
- Comprendre les processus de faisabilités technologiques
- Comprendre les critères de succès d’implantation d’un projet IA
- S’assurer de la rentabilité et le choix de projet IA
- Déployer une solution IA
CLIENTÈLE CIBLE
Entrepreneur(e)s, gestionnaires et chargés de projets.
CONTENU
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.
