Gestion de projet IA : Piloter des projets d'intelligence artificielle

Pourquoi se former à gestion de projet en intelligence artificielle

la mise en œuvre d'un projet d'intelligence artificielle pose des défis méthodologiques spécifiques. la compréhension des cycles de vie des modèles et des données est cruciale pour la réussite. les compétences en gestion de projet classiques nécessitent une adaptation aux particularités de l'IA. un cadre de travail robuste est indispensable pour encadrer ces initiatives.

Repères de marché sur gestion de projet

Chiffres issus de nos 125 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 266 à 2 550 €
Durée moyenne: 3.3 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

comprendre les spécificités d'un projet d'intelligence artificielle et ses différentes phases.
identifier les outils et méthodologies adaptés à la gestion de projet IA.
maîtriser la gestion des données, de l'expérimentation et de l'intégration continue en IA.
anticiper et gérer les risques techniques et éthiques liés aux projets d'IA.
définir et suivre des indicateurs de performance pertinents pour un projet d'IA.

Public concerné

chefs de projet désireux d'acquérir des compétences en IA.
ingénieurs data ou développeurs souhaitant évoluer vers des fonctions de gestion.
managers d'équipes techniques impliquées dans des projets d'IA.
consultants en transformation numérique.
décideurs stratégiques impliqués dans l'orientation technologique de leur entreprise.

Programme type

Module 1 : Fondamentaux des projets IA

spécificités d'un projet d'intelligence artificielle vs projet IT classique.
les différents types de projets IA (Machine Learning, Deep Learning, NLP).
cadre agile pour l'IA : Scrum, Kanban et leurs adaptations.
étude de cas : planification d'un projet de détection d'anomalies.

Module 2 : Gestion du cycle de vie des données et des modèles

acquisition, préparation et labellisation des données.
gestion des versions de modèles (MLOps) et déploiement.
surveillance et maintenance des modèles en production.
outils : DVC, MLflow, Airflow.

Module 3 : Risques, éthique et intégration continue en IA

identification et gestion des biais algorithmiques.
principes d'IA explicable (XAI) et conformité réglementaire (RGPD, AI Act).
intégration et déploiement continus (CI/CD) pour l'IA.
élaboration d'une feuille de route pour un projet de chatbot intelligent.

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Prérequis

expérience en gestion de projet classique.
compréhension des concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle.
maîtrise des outils bureautiques et de collaboration.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 500 € à 2 800 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de formation sera délivrée à l'issue de la formation. cette formation est éligible au dispositif Mon Compte Formation (CPF) sous certaines conditions, nous contacter pour plus d'informations.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels sont les principaux outils abordés ?

nous abordons des outils comme DVC, MLflow, Airflow et les principes CI/CD adaptés à l'IA.

›la formation inclut-elle des cas pratiques ?

oui, des études de cas concrètes sur la détection d'anomalies ou la conception de chatbots sont intégrées.

›est-il nécessaire de savoir coder pour suivre cette formation ?

la formation ne requiert pas de compétences en codage avancé, mais une familiarité avec les concepts IA est bénéfique.

›cette formation prépare-t-elle à une certification spécifique ?

la formation délivre une attestation de suivi et prépare aux spécificités de la gestion de projet IA.

Comment on sélectionne les organismes gestion de projet en intelligence artificielle

Analyse indépendante multi-organismes
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