Gestion des Projets de Déploiement de l'IA, Partie 1

Aperçu

This course introduces the PMI Cognitive Project Management for AI (CPMAI) framework, providing you with a structured, repeatable methodology for successfully planning, managing, and executing complex AI projects. You will gain the practical expertise needed to navigate the entire AI development lifecycle.

You will gain practical skills in aligning AI initiatives with business objectives, assessing data feasibility, preparing and managing robust data pipelines, efficiently developing and evaluating AI models, and finally, operationalizing AI systems for long-term success. Completing this course provides a significant competitive advantage.

You will not only master project management principles tailored to AI, but also learn to embed trustworthy AI practices—covering governance, ethics, and continuous monitoring—into every phase of development. What makes this program unique is its practical, real-world orientation.

Unlike traditional project management courses, this program is data-centric, iterative, and vendor-neutral. This ensures you can immediately apply the CPMAI framework across diverse industries, technologies, and organizational contexts.

By the end of this specialization, you will be equipped with a structured, repeatable methodology needed to reduce AI project failure rates and drive sustainable business value via new AI infrastructure. This positions you as a critical leader in today's demanding, AI-powered world.

Programme

• Aperçu de CPMAI et les sept schémas de l'IA
Ce module sert d'introduction au premier des deux cours sur la gestion des projets de déploiement d'infrastructures d'IA, en se concentrant spécifiquement sur les éléments uniques à ce domaine selon la méthodologie CPMAI. Vous définirez ce qui constitue un projet de déploiement d'IA, identifierez les caractéristiques uniques de tels projets, et explorerez les "sept schémas de l'IA."
• CPMAI Phase I : Compréhension des affaires
Établir la bonne base pour un projet d'IA commence par définir clairement le problème commercial que vous avez l'intention de résoudre. Dans ce module, vous apprendrez pourquoi l'IA est nécessaire, définirez les indicateurs de succès, identifierez le(s) schéma(s) pertinent(s) de l'IA, clarifierez le périmètre, déterminerez si le projet d'IA peut avancer, et vous assurerez que les parties prenantes s'accordent sur les objectifs.
• CPMAI Phase II : Compréhension des données
Dans ce module, vous apprendrez quelles données sont nécessaires et si elles sont suffisantes en quantité et qualité. Les efforts d'IA réussis dépendent d'avoir les bonnes données, au bon moment, dans le bon format. La phase II est conçue pour confirmer que ces données sont réellement disponibles, faisables à utiliser, et adaptées pour résoudre les problèmes commerciaux énoncés.
• CPMAI Phase III : Préparation des données
Maintenant que vous avez confirmé que le problème commercial justifie une solution d'IA (Phase I) et que vous avez identifié et inventorié les données nécessaires pour alimenter cette solution (Phase II), vient la phase où la majeure partie des efforts pratiques se produit souvent. De nombreuses équipes découvrent que 80 % ou plus de leur temps sur les projets d'IA est consacré à la préparation des données plutôt qu'à la programmation ou à la modélisation. En planifiant et en exécutant systématiquement la préparation des données, vous maximisez les chances que votre projet d'IA réussisse.
• Gestion des projets de déploiement de l'IA, Première partie Conclusion
Ce module final synthétise le travail fondamental de la méthodologie CPMAI, en revoyant les sept schémas de l'IA et les phases I à III de CPMAI. Cela marque la conclusion de la première partie de la série de cours, fournissant le plan essentiel nécessaire pour passer à la deuxième partie.

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Enseigné par

Moshe Gotesman

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Matières

Artificial Intelligence