Maîtriser les spécificités de la gestion de projet appliquée aux projets d'IA/ML : cadrage, gestion des données, cycle de vie du modèle, déploiement, suivi et gestion des risques spécifiques.
Campus Côte d'Azur
Campus Dubai
Campus Paris
14 jours
55 heures
Présentiel
Français
IA-020
Chefs de projet IA/Data Science, Product Owners IA, managers d'équipes data/IA, consultants accompagnant des projets IA, DSI/CTO impliqués dans des projets IA.
Expérience en gestion de projet (méthodes classiques ou agiles). Compréhension des bases de l'IA/ML/Data Science.
Cycle de vie spécifique des projets IA/ML (différences avec projet IT classique), cadrage et étude de faisabilité IA, gestion des données (qualité, annotation...), méthodologies agiles adaptées à la data science (Data Driven Scrum...), gestion des risques IA (biais, explicabilité...), déploiement et MLOps (principes).
Supports de cours, méthodologies projet IA/Data Science (CRISP-DM, Agile Data Science...), outils de gestion de projet adaptés (Jira avec focus data...), cadres de gestion des risques IA, principes MLOps, études de cas de gestion de projets IA (succès/échecs).
Cadrage d'un projet IA (objectifs business, données, faisabilité). Élaboration d'un plan de projet IA intégrant les spécificités (gestion données, cycle modèle...). Identification et gestion des risques d'un projet IA.

Représentante de la formation
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