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Chef de projet IA
  • Comprendre le rôle, les missions et les compétences clés du chef de projet IA
  • Identifier les étapes de conduite d’un projet d’intelligence artificielle
  • Maîtriser les enjeux techniques, éthiques et organisationnels liés à l’IA
  • Se positionner comme interface entre les équipes métiers, data et techniques

 

  • Comprendre les principes de base de l’intelligence artificielle et son importance
  • Identifier les opportunités d’application de l’intelligence artificielle dans son domaine d’activité
  • Explorer les outils et techniques fondamentales utilisés en intelligence artificielle
  • Définir les principes de l’intelligence artificielle générative
  • Comprendre les technologies et modèles sous-jacents
  • Explorer les principales applications dans divers domaines
  • Identifier les défis et limites de cette technologie
  • 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
  • Comprendre les usages concrets de l’IAG dans la gestion de projet
  • Automatiser des tâches clés pour gagner en efficacité et en clarté
  • Améliorer la planification, la communication et le suivi des projets grâce à l’IA
  • Intégrer des outils d’IAG dans sa méthodologie projet

 

  • Comprendre le rôle central des données dans la réussite d’un projet d’intelligence artificielle
  • Maîtriser les étapes de collecte, de structuration, de stockage et de diffusion des données pour l’IA
  • Identifier les outils et les bonnes pratiques pour garantir la qualité, la sécurité et l’accessibilité des données
  • Organiser une gouvernance efficace pour valoriser les données tout au long du cycle de vie du projet
  • Comprendre les différentes façons d’intégrer des modèles ou des services d’IA dans une application ou un système métier
  • Identifier les types d’IA intégrables via API, SDK ou modèles hébergés localement
  • Mettre en œuvre des intégrations simples avec des outils no-code, low-code ou via des frameworks standards
  • Assurer la cohérence, la sécurité et la performance de l’IA intégrée dans un environnement opérationnel
  • Comprendre la structure et les principes d’un prompt efficace pour l’IA
  • Maîtriser les techniques de rédaction spécifiques aux différents types de prompt
  • Développer a capacité à personnaliser les prompts en fonction de ses besoins
  • Découvrir les usages concrets de l’IA dans différents secteurs
  • Comprendre comment l’IA optimise les processus et la prise de décision
  • Analyser les bénéfices et les limites des applications IA
  • Identifier les opportunités d’intégration de l’IA dans son domaine
  • Approfondir un ou des aptitudes vues précédemment
  • Découvrir des points non encore vus lors des premières séances sur un sujet
  • S’entraîner à l’utilisation des techniques et outils et constituer un suivi du parcours
  • Régler votre problématique grâce à une séance de coaching ciblée
  • Déclencher un ou plusieurs déclics au sein de vous-même pour progresser
  • Comprendre l’apport du coaching et de la maïeutique, en le vivant soi-même.
  • Valider les connaissances et la méthodologie acquises durant le parcours
  • Se perfectionner, prendre de la valeur dans son domaine, son métier
  • Obtenir de la reconnaissance sur le marché du travail
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