Piloter un projet d’intelligence artificielle

Objectifs

Comprendre les spécificités d’un projet IA par rapport à un projet IT classique
Maîtriser les étapes clés de cadrage, conception, expérimentation et déploiement d’un projet IA
Savoir mobiliser les bonnes compétences et structurer la collaboration entre métiers, data et tech
Anticiper les risques, les limites et les enjeux éthiques d’un projet impliquant de l’IA

Participants

Chefs de projet, managers, product owners, responsables innovation, DSI, consultants

Pré-requis

Expérience en gestion de projet ou connaissances générales en data/IA

Programme

Comprendre ce qui distingue un projet IA : incertitude, itération, dépendance aux données
Cadrer un projet IA en partant d’un besoin métier clair et d’un objectif mesurable
Identifier les données disponibles, leur qualité, leur accessibilité et leur valeur prédictive
Structurer une équipe projet avec les bons profils : métier, data scientist, développeur, ingénieur ML
Choisir le bon type de modèle en fonction du problème posé (classification, prévision, NLP, etc.)
Organiser l’expérimentation : POC, prototypage, tests, itérations et validation métier
Prévoir l’industrialisation : mise en production, MLOps, monitoring, documentation
Gérer la gouvernance des données et les risques liés aux biais, à la confidentialité ou à la transparence
Suivre les bons indicateurs de performance : qualité du modèle, adoption métier, impact business
Adapter les méthodes projet classiques (agile, cycle en V) aux spécificités IA
Intégrer la communication et la conduite du changement dès les premières étapes
Capitaliser sur les apprentissages d’un projet IA, même en cas de POC non concluant
Assurer la pérennité du projet : modèle vivant, données évolutives, besoins d’ajustement

Exercices pratiques

Construire une fiche de cadrage d’un projet IA avec problématique, données, objectif
Identifier les acteurs clés d’un projet IA et leurs rôles dans une matrice RACI
Simuler une roadmap projet IA intégrant exploration, test, mise en prod et suivi
Analyser les risques potentiels d’un projet IA et proposer des actions préventives

Aptibox

Modèle de fiche projet IA (besoin, données, objectif, indicateurs, livrables)
Schéma du cycle de vie d’un projet IA et de ses étapes clés
Check-list pour évaluer la maturité d’un projet IA avant industrialisation
Guide express des rôles dans une équipe projet IA pluridisciplinaire

Référence

IAF159

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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