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Starts 10 June 2025 03:25

Ends 10 June 2025

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Naviguer dans le cycle de vie d'un projet d'IA - De la définition du problème aux solutions opérationnelles

Découvrez une approche structurée pour gérer les projets d'IA, depuis la définition initiale du problème jusqu'au déploiement, avec des idées pratiques pour transformer des idées innovantes en solutions opérationnelles réussies.
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Aperçu

Découvrez une approche structurée pour gérer les projets d'IA, depuis la définition initiale du problème jusqu'au déploiement, avec des idées pratiques pour transformer des idées innovantes en solutions opérationnelles réussies.

Programme

  • Introduction à la Gestion de Projet en IA
  • Aperçu du cycle de vie des projets IA
    Principaux intervenants dans les projets IA
  • Définition du Problème en IA
  • Identifier et articuler les opportunités en IA
    Traduire les besoins commerciaux en énoncés de problèmes IA
  • Analyse de Faisabilité
  • Évaluer la disponibilité et la qualité des données
    Évaluer les contraintes techniques et les considérations éthiques
  • Planification de Projet en IA
  • Définir la portée et les objectifs du projet
    Allocation des ressources et gestion des délais
  • Conception des Solutions en IA
  • Sélectionner les méthodes et modèles IA appropriés
    Développement de prototypes et preuves de concept
  • Gestion des Données pour l'IA
  • Prétraitement des données et ingénierie des caractéristiques
    Gouvernance des données et considérations légales
  • Développement et Évaluation de Modèles
  • Entraînement des modèles d'apprentissage automatique
    Métriques de performance et techniques de validation
  • Déploiement de Solutions IA
  • Outils et plateformes pour le déploiement de l'IA
    Intégration continue et livraison pour l'IA
  • Opérationnalisation des Solutions IA
  • Surveillance et maintenance des systèmes IA
    Aborder la dérive des modèles et les besoins de ré-entraînement
  • Gestion des Risques de Projet en IA
  • Identification et stratégies de mitigation des risques
    Problèmes éthiques et de conformité
  • Études de Cas et Bonnes Pratiques
  • Exemples concrets de succès et échecs de projets IA
    Leçons tirées des mises en œuvre de projets IA
  • Conclusion et Tendances Futures en Gestion de Projet IA
  • Technologies émergentes et leur impact sur les projets IA
    Préparation pour l'avenir de l'IA dans les affaires
  • Projet de Synthèse
  • Projet global pour appliquer les concepts appris
    Session de révision par les pairs et retour d'information

Sujets

Affaires