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Chef de projet intelligence artificielle

Cette formation vous permet d'acquérir toutes les compétences pour piloter un projet d'intelligence artificielle. Elle vous permet de comprendre les enjeux, les usages, les contraintes techniques, légales et éthiques de l’intelligence artificielle et de la data science pour piloter le projet de développement d'une innovation créatrice de valeur basée sur l'intelligence artificielle.

Cette formation est basée sur des cas pratiques permettant de comprendre de manière très concrète et appliquée toutes les étapes d’un projet d'IA.

Cette formation ne demande pas de prérequis académiques ni des compétences en informatique avancées mais pour profiter au mieux de la formation il sera nécessaire :

d'avoir des compétences de base en informatique (télécharger des fichiers, les trouver, naviguer dans les dossiers et utiliser un navigateur internet) ;
d'avoir le navigateur Chrome installé au préalable (ou être en capacité de l’installer le temps de la formation) ;
d'avoir les autorisations nécessaires pour installer des logiciels et plugins ;
d'avoir les autorisations nécessaires pour visiter des sites web ;
d'avoir un compte Gmail (ou le créer avant la formation).

Programme de la formation

2 jours: PARTIE 1 : Comprendre les technologies d'intelligence artificielle et de data science

- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.

1 jour: PARTIE 2 : Comprendre les impacts juridiques et éthiques de l'intelligence artificielle

- 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.
- Les outils de protection de l’IA par la Propriété intellectuelle
*La protection des actifs immatériels.
*Le droit des tiers.
- Les enjeux et les principaux mécanismes de la protection de données personnelles
*Le RGPD et les réglementations similaires.
*Le triomphe de la Privacy.
- 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.

2 jours: PARTIE 3 : Lean startup : développez des produits et services d’IA innovants

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.

2 jours :PARTIE 4 : Mener un projet d'intelligence artificielle en mode agile

- 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.
- 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.
- 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.

Management de projet

Chef de projet intelligence artificielle

Détails de la formation

Pour qui

Les objectifs de la formation:

Programme de la formation

2 jours: PARTIE 1 : Comprendre les technologies d'intelligence artificielle et de data science

1 jour: PARTIE 2 : Comprendre les impacts juridiques et éthiques de l'intelligence artificielle

2 jours: PARTIE 3 : Lean startup : développez des produits et services d’IA innovants

2 jours :PARTIE 4 : Mener un projet d'intelligence artificielle en mode agile

PRÉ INSCRIPTION