Gestion de projets en intelligence artificielle
De la théorie à la pratique: piloter avec succès un projet IA dans un contexte réel
Une approche moderne du management de projets IA
Cette formation immersive vise à outiller les gestionnaires de projets pour comprendre, encadrer et piloter efficacement des initiatives intégrant l'intelligence artificielle. Elle explore les spécificités des projets IA – incertitudes, données, éthique, évolution rapide des technologies – et les compare aux approches traditionnelles.
Grâce à des cas concrets, ateliers collaboratifs et outils pratiques, les participants repartiront avec une vision claire des enjeux et leviers pour réussir leurs projets IA. Cette formation combine théorie et pratique pour vous donner les clés d'un pilotage efficace dans ce domaine en constante évolution.
Les projets IA présentent des défis uniques qui nécessitent une approche adaptée de gestion de projet.
- Gestion de l'incertitude et mesure de performance
- Gouvernance des données et qualité
- Coordination d'équipes pluridisciplinaires
- Intégration des aspects éthiques et juridiques
- Adaptation aux cycles de développement itératifs
- Déploiement et mise en production de modèles IA
Notre approche combine expertise en gestion de projet traditionnelle et connaissance approfondie des spécificités de l'IA. Nous vous préparons à naviguer dans l'écosystème complexe des projets IA et à anticiper les défis pour maximiser vos chances de succès.
Ateliers pratiques
Étude de cas et plan de gestion d'un projet IA
Analyse complète d'un projet IA réel et création d'un plan de gestion adapté aux spécificités de l'IA.
Coordination d'équipes pluridisciplinaires
Simulation de gestion d'équipes avec scientifiques de données, développeurs, experts métier et parties prenantes.
Définition de KPIs et métriques pour projets IA
Création d'un tableau de bord de suivi adapté aux spécificités des projets d'intelligence artificielle.
Pré-requis
- Compréhension générale du cycle de vie d'un projet
- Notions de base en numérique ou technologies (un plus, mais non obligatoire)
Programme de formation
Introduction à l'intelligence artificielle
Types de projets IA (ML, NLP, vision, etc.) et comparaison avec les projets classiques.
Cycle de vie d'un projet IA
Phases spécifiques, jalons et livrables d'un projet d'intelligence artificielle.
Rôles dans un projet IA
Scientifique des données, MLOps, PM: comprendre et coordonner les équipes.
Définition des besoins et cadrage
Techniques pour bien définir le problème métier et les objectifs du projet IA.
Gestion des données et gouvernance
Qualité, collecte, préparation et gouvernance des données pour les projets IA.
Pilotage et mesure de performance
KPIs spécifiques à l'IA, gestion de l'incertitude et suivi des modèles.
Aspects juridiques et éthiques
Intégration des considérations éthiques, RGPD et responsabilité dans les projets IA.
Atelier : Étude de cas pratique
Application concrète avec plan de gestion complet d'un projet IA réel.