Chef de Projet en Intelligence Artificielle (IA)

Conduire des projets IA avec excellence.

Niveau Débutant

Débutez en toute confiance

Un apprentissage pratique

Expérimenter pour mieux comprendre.

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Préparer un certificat

Obtenez une qualification professionnelle.

À propos de la formation

Dans un monde où l’Intelligence Artificielle (IA) transforme profondément les entreprises et les métiers, savoir concevoir, piloter et déployer des projets IA est devenu un atout stratégique majeur. L’IA ne se limite plus aux laboratoires de recherche : elle est désormais intégrée dans des domaines aussi variés que le marketing, la finance, la logistique, la santé et bien d’autres secteurs. Pourtant, la mise en œuvre d’une solution IA réussie ne repose pas uniquement sur des algorithmes : elle exige une vision stratégique, une gestion rigoureuse des données, une méthodologie agile et une approche éthique et réglementaire.

Cette formation vous apporte une expertise complète pour comprendre l’impact de l’IA, structurer efficacement un projet et en assurer la réussite de bout en bout. Que vous soyez chef de projet, manager, consultant ou expert technique, ce programme vous permettra d’acquérir les compétences essentielles pour transformer l’IA en un véritable levier de performance, d’innovation et de compétitivité pour votre entreprise.

Les objectifs de la formation

PRESENTIEL OU CLASSE A DISTANCE
DANS VOS LOCAUX OU À DISTANCE

Durée: 7 Jours (49 heures)

Prix: 3750 € TTC

Référence: CAI011

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Durée: 7 Jours (49 heures)

Forfait intra - En savoir plus:

Prix pour un groupe de 12 personnes max

Référence: CAI011

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Compétences que vous acquerrez

Public concerné

Chefs de projet, responsables innovation et digital, consultants en transformation numérique, managers, ingénieurs et Toute personne devant intégrer de l’intelligence artificielle dans un projet.

Pré-requis

Cette formation ne nécessite aucun prérequis.

 

Découvrez comment les employés des grandes entreprises perfectionnent des compétences prisées

Le programme de la formation

  • Définir l’IA et ses différentes approches (Machine Learning, Deep Learning, NLP).
  • 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.
  • Exercice  : Construire un dataset et expérimenter le feature engineering.
  • 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 (pipeline IA, Design Thinking).
  • Intégrer l’IA dans un projet existant et anticiper son impact.
  • Construire un Minimum Viable Product (MVP) IA.
  • Atelier : Élaborer une roadmap et identifier les ressources nécessaires.
  • Exercice : Choisir une approche IA et formaliser un concept innovant .
  • Identifier les types de données utilisées en IA (structurées, non structurées).
  • Nettoyer, prétraiter et enrichir les datasets pour améliorer la performance des modèles.
  •  Garantir la conformité avec la réglementation RGPD et la gouvernance des données.
  •  Mettre en place une architecture de stockage et de gestion des données.
  • Atelier : Analyser et nettoyer un dataset en conditions réelles.
  • Exercice : Détecter et corriger les biais dans un jeu de données.
  • Sélectionner les modèles en fonction du cas d’usage (classification, NLP, vision).
  • 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 via le MLOps et l’automatisation.
  • Intégrer l’IA dans un environnement cloud (AWS, Azure, GCP).
  • Atelier : Comparer plusieurs modèles IA et évaluer leurs performances.
  • Exercice  : Optimiser un algorithme et analyser ses résultats.
  • Définir les rôles clés dans un projet IA (Product Owner, Data Scientist, DevOps…).
  • Organiser le travail avec les méthodes agiles et les rituels SCRUM.
  • Planifier les tâches avec le backlog, les user stories et la priorisation.
  • Piloter un sprint et suivre l’avancement du projet avec Kanban.
  • 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.
  • Exercice  : Rédiger et prioriser des user stories pour un backlog IA.
  • 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 (RGPD, protection des données, éthique).
  • Explorer les tendances IA : IA générative, automation, autonomie des systèmes.
  • Évaluer les évolutions à venir et adapter l’entreprise aux innovations IA.
  • Atelier : Élaborer une stratégie IA pour une entreprise fictive.
  • Exercice : Construire un argumentaire pour convaincre une direction d’investir dans l’IA.

Evaluation

Les modalités d’évaluation se présentent comme suit :

  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de mises en situation, travaux pratiques.
  • Réalisation d’un projet 

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Préparation à l’entretien

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