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PAR352

Testeur et validateur d’algorithmes IA
  • Comprendre le rôle clé du testeur/validateur dans le cycle de vie des algorithmes d’intelligence artificielle
  • Savoir concevoir et appliquer des protocoles de test rigoureux pour évaluer la performance, la fiabilité et l’éthique des modèles IA
  • Identifier les erreurs, biais et dérives algorithmiques pour garantir la qualité des résultats produits
  • Collaborer avec les équipes data, produit et juridique pour assurer une IA responsable, sûre et conforme

 

  • Comprendre les bases et les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle.
  • Identifier les principales applications de l’IA dans son secteur d’activité.
  • Explorer les outils et usages essentiels de l’intelligence artificielle.
  • Comprendre les principes essentiels du machine learning et ses usages
  • Identifier les principaux types d’apprentissage automatique et leurs applications
  • Découvrir les étapes de création et d’évaluation d’un modèle de machine learning
  • Comprendre les critères de choix d’un algorithme selon le besoin métier et les données disponibles
  • Identifier les principales familles d’algorithmes et leurs cas d’usage
  • Savoir arbitrer entre performance, simplicité et interprétabilité des modèles
  • Identifier les grandes familles de modèles de machine learning et leurs usages
  • Comprendre les différences entre les principaux algorithmes supervisés et non supervisés
  • Savoir choisir un modèle adapté à un besoin métier ou à un type de données
  • Comprendre les origines et les impacts des biais algorithmiques dans les projets de machine learning
  • Identifier les étapes critiques où des biais peuvent apparaître dans un modèle IA
  • Mettre en place des pratiques de conception plus éthiques, transparentes et responsables
  • Comprendre les spécificités et étapes clés d’un projet IA
  • Structurer un projet IA de l’expérimentation à l’industrialisation
  • Anticiper les enjeux de gouvernance, risques et adoption métier
  • Comprendre les étapes clés d’un projet IA avec Python
  • Manipuler des données et entraîner un modèle simple
  • Structurer un projet IA maintenable et réutilisable
  • Comprendre l’impact des biais cognitifs sur les décisions et productions
  • Utiliser l’IA pour prendre du recul et structurer sa pensée
  • Développer un esprit critique renforcé grâce aux prompts
  • Identifier les limites techniques, éthiques et juridiques de l’IA générative
  • Comprendre les risques liés aux biais, hallucinations et usages détournés
  • Développer une approche responsable et critique de l’utilisation de l’IA générative
  • 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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