Formation - Chef de projet intelligence artificielle

Qualiopi
À partir de 4500 €
Durée 7 jours (49 heures)
Localisation Partout en France
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Proposé par

CEGOS

Prérequis

  • Aucun.

Public admis

  • Salarié en Poste
  • Entreprise

Demandeur d'emploi et Etudiant non admis

Financement

  • Votre OPCO
  • Financement personnel

Financement CPF non pris en charge

Modalités

  • En entreprise
  • À distance
  • En centre

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.
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