Présentation
À propos de ce programme
Ce programme s’adresse aux professionnels qui souhaitent transformer des besoins métiers en solutions d’intelligence artificielle utiles, maîtrisées et intégrées à l’environnement de l’entreprise. Il vise notamment les fonctions de pilotage de projets IA, produit numérique, données, architecture des systèmes d’information et transformation. Vous développerez une vision opérationnelle des modèles de fondation et de l’IA générative, de leurs cas d’usage, de leurs limites et de leurs conditions d’intégration dans des systèmes existants. Le programme met l’accent sur la formulation de cas d’usage à valeur métier, le choix d’approches adaptées, la préparation au déploiement et l’organisation du cycle de vie des modèles avec des pratiques MLOps. Une attention particulière est portée à la gouvernance : qualité et protection des données, sécurité, supervision, traçabilité, maîtrise des risques, évaluation des résultats et principes d’IA responsable. À l’issue du programme, les participants pourront contribuer de manière éclairée à la conception et au pilotage de solutions d’IA, en coopération avec les équipes métiers, data, logiciel, sécurité et conformité.
À qui s’adresse ce programme
- Chefs de projet, responsables de transformation numérique et responsables innovation appelés à cadrer ou piloter des initiatives IA.
- Product managers, product owners et responsables de produits numériques souhaitant intégrer des fonctionnalités d’IA générative de manière pertinente et maîtrisée.
- Professionnels data, analytics ou informatique souhaitant élargir leur pratique vers le déploiement et la gouvernance de solutions IA en entreprise.
- Architectes SI, ingénieurs logiciel ou responsables techniques impliqués dans l’intégration de services IA aux systèmes existants.
- Managers métiers et responsables opérationnels souhaitant identifier, prioriser et encadrer des cas d’usage IA à valeur business.
Prérequis
- Maîtriser les usages courants des outils numériques professionnels et être à l’aise avec les concepts de base des systèmes d’information.
- Disposer d’une expérience professionnelle ou d’un projet concret en entreprise permettant de relier les apprentissages à des besoins métiers.
- Comprendre des documents techniques simples en anglais, notamment des interfaces, documentations ou ressources relatives aux outils IA.
- Des bases en données, développement logiciel, gestion de produit ou gestion de projet sont recommandées ; une expertise avancée en mathématiques ou en science des données n’est pas requise.
Objectifs pédagogiques
Ce que vous serez en mesure de démontrer.
- Identifier et qualifier des cas d’usage d’IA et d’IA générative selon leur valeur métier, leur faisabilité et leurs risques.
- Expliquer les principes, possibilités et limites des modèles de fondation et sélectionner des approches adaptées à un besoin d’entreprise.
- Concevoir une solution IA intégrable à un système d’information existant, en prenant en compte les données, les interfaces, la sécurité et l’exploitation.
- Définir les principales étapes de mise en production et de suivi d’une solution IA à l’aide de pratiques MLOps adaptées au contexte.
- Évaluer la qualité, la fiabilité et les risques d’une solution d’IA générative, y compris les réponses inexactes, les biais et les usages inappropriés.
- Mettre en place des principes de gouvernance couvrant la responsabilité, la traçabilité, la protection des données, le contrôle humain et la supervision.
- Collaborer avec les parties prenantes métiers, techniques, sécurité et conformité pour documenter et piloter une initiative IA.
- Présenter une recommandation de solution IA claire, argumentée et orientée décision à des interlocuteurs non spécialistes.