Formation - Chef de projet intelligence artificielle
Qualiopi
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement de la data science et de l'intelligence artificielle.
- Connaître les contraintes légales et éthiques de l'intelligence artificielle.
- Maîtriser la démarche d'innovation d'un projet d'intelligence artificielle.
- Maîtriser la démarche de développement agile d'une application d'intelligence artificielle.
Programme de la formation
PARTIE 1 : Comprendre les technologies d'intelligence artificielle et de data science (2 jours)
1 - Introduction à l’intelligence artificielle (IA)
- L’IA, qu’est-ce que c’est ?
- Comprendre le machine learning.
- Découvrir les cas d’usage de l’IA.
2 - Construire une solution d’IA
- La classification au cœur de l’apprentissage automatique.
- Challenge : développer une solution d'IA.
- L’offre existante en IA.
- Intégrer de l'IA dans son projet.
- Les différentes approches pour structurer un projet d’IA.
3 - Introduction à la data science
- Qu’est-ce que la data science ?
- Pourquoi la data science est-elle nécessaire à l'IA ?
- Cas d’usage de data science appliquée.
- La data science dans l'organisation.
4 - Expérimenter un projet de data science
- La régression, au cœur de la prédiction des algorithmes.
- Challenge : construire un algorithme de prédiction.
- Challenge : constituer un dataset de A à Z.
- Challenge : découvrir le feature engineering.
5 - Les étapes, les profils et les ressources d'un projet d'IA
- Les étapes d’un projet IA.
- La composition d'une équipe de projet IA.
PARTIE 2 : Comprendre les impacts juridiques et éthiques de l'intelligence artificielle (1 jour)
1 - Les fondamentaux du droit des affaires appliqué à l’IA
- Impacts de l'IA sur le droit des contrats.
- Impacts de l'IA sur le droit des consommateurs.
- Impacts de l'IA sur le droit de la concurrence.
2 - Les outils de protection de l’IA par la Propriété intellectuelle
- La protection des actifs immatériels.
- Le droit des tiers.
3 - Les enjeux et les principaux mécanismes de la protection de données personnelles
- Le RGPD et les réglementations similaires.
- Le triomphe de la Privacy.
4 - Les conséquences juridiques de l’utilisation de l’IA
- Les nouvelles responsabilités.
- Les transformations du droit social.
- Les conséquences éthiques de l'utilisation de l'IA.
PARTIE 3 : Lean startup : développez des produits et services d’IA innovants (2 jours)
1 - Comprendre les bénéfices de la démarche de lean startup
- Définir le lean startup.
- Comprendre les points communs et les différences entre les différentes démarches d'innovation et de développement (lean startup, pipeline de l'innovation, agilité, design thinking, cycle en V).
- Intégrer une démarche de lean startup dans sa démarche d'innovation.
2 - Identifier des opportunités d'innovation
- Identifier la cible marché et les objectifs d'innovation.
- Identifier des concepts innovants grâce à la créativité :
- comprendre les principes clés de la créativité ;
- identifier des problématiques clients à résoudre ;
- animer une séance de créativité ;
- choisir une solution créatrice de valeur pour les clients.
- Formaliser le concept innovant et son marché à l'aide de l'outil lean canvas.
- "Vendre" le projet aux décideurs.
3 - Mettre en œuvre la démarche de lean startup en 3 étapes
- Construire la solution :
- identifier le MVP (Minimum Viable Product ou Produit Minimum Viable) à mettre sur le marché ;
- développer le MVP en mode agile.
- Mesurer l'impact de la solution mise sur le marché :
- mettre en place un système de mesure de l'impact client ;
- analyser les réactions et l'intérêt des clients ;
- identifier les points durs (pain points) et frustrations des clients.
- Apprendre (ajuster ou pivoter) :
- analyser les réactions positives et négatives des clients ;
- ajuster ou modifier le concept à l'aide du lean canvas.
PARTIE 4 : Mener un projet d'intelligence artificielle en mode agile (2 jours)
1 - Comprendre les bénéfices des méthodes Agiles
- L'origine des méthodes Agiles.
- Appréhender les bénéfices attendus de ces méthodes versus les méthodes classiques de conduite de projet.
2 - Comprendre la démarche SCRUM
- Identifier les étapes d'une démarche SCRUM.
- Identifier les acteurs et leurs rôles : Product owner, Scrum Master, équipe.
- Les notions : d'itération, de sprint, de release.
3 - Pratiquer les outils et rituels agiles
- Exprimer les besoins : le backlog, les user stories, la priorisation des stories.
- Planifier le travail à faire et évaluer les charges.
- Déroulement d'un Sprint Planning Meeting.
- Le tableau Kanban pour suivre l'avancement des tâches.
- L'organisation du travail au quotidien, le meeting quotidien.
- La fin et la revue d'un Sprint.
- Organiser les différents tests d'acceptation.

Proposé par
CEGOS
"Leader international de la formation professionnelle et continue"
À partir de
4500 €
Durée
7 jours (49 heures)
Localisation
Partout en France

Proposé par
CEGOS
À partir de
4500 €
