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PROGRAMME PO IA/Chef de projet

Formez les chefs de produit et chefs de projet métiers à l’IA

 

Le PO augmenté par l’IA : une formation-action de 30h mixant distanciel et présentiel (si les conditions sanitaires le permettent).

☎  Discutons en par téléphone : 04 91 79 58 10

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Pourquoi cette formation ?

Loin des fantasmes de science-fiction et du mythe de la Singularité, l’intelligence artificielle (IA) constitue dès aujourd’hui «une technologie» puissante qui impacte l’ensemble des processus métier, transforme les organisations et la façon dont nous travaillerons dans les années à venir, constituant ainsi un important levier de rentabilité et d’innovation.
Pour autant, passer de l’expérimentation à des projets qui créent réellement de la valeur et faire évoluer son entreprise pour que les données soient au coeur de sa stratégie reste très compliqué. Les spécificités des projets d’IA basés sur du Machine Learning, et plus globalement du nouveau paradigme proposé par l’IA expliquent en partie cette difficulté à “passer à l’échelle”.

L’un des levier de cette transformation est d’avoir des équipes métiers qui comprennent l’IA, ses enjeux, connaissent les meilleures pratiques projet… pour travailler efficacement avec les équipes de datascience internes ou externes.

C’est pourquoi nous avons créé cette formation, approfondie mais non technique, afin de permettre aux chefs de produit et chefs de projets métiers de faire de l’IA un levier de création de valeur !

Le 3 novembre

+

Le 4 novembre

+

Le 10 novembre

3500€/personne

ou

Nous contacter pour un programme intra customisé pour votre entreprise

  • Chefs de projet « métier »
  • Chefs de projet innovation/digital
  • Product owner
  • Savoir identifier
    quand l’IA va apporter de la valeur à votre business
  • Pouvoir piloter un projet
    de A à Z aux côtés d’experts internes ou externes
  • Savoir challenger
    des fournisseurs de solutions basées sur de l’IA
  • 3 jours en présentiel ou distanciel en fonction des contraintes sanitaires
  • Promo de 10 participants maximum
  • Travaux individuels et collectifs entre les sessions avec le support d’experts via une plateforme digitale

Objectifs pédagogiques

Identifier les problématiques business qui peuvent bénéficier du ML et prioriser les cas d’usages.

Identifier le bon modèle d’apprentissage à utiliser : non supervisé, supervisé et du deep learning.

Structurer une démarche produit/projet de ML de bout en bout depuis la préparation des données jusqu’à la mise en production.

Analyser les performances d’un modèle et sa pertinence business et appréhender les enjeux et risques liés à ce type de projet.

Le programme des sessions

Session 1 : IA et Machine Learning, de quoi parle-t-on ?

1. Introduction à l’IA


  • Rappel sur les enjeux de l’IA. Pourquoi l’IA maintenant ?
  • Panorama de l’IA (règles vs ML, systèmes hybrides…)

En pratique : use case (quelques cas d’usage d’entreprise, des cas d’usage sélectionnés en fonction des profils et attentes des participants)

2. Les fondamentaux de l’IA


  • ML : concept et use cases 
  • Réseaux de neurones artificiels
  • Introduction au Deep Learning : les modèles pré-entraînés/transfer learning
  • NLP : principes et applications
  • Computer vision : principes et applications
  • Enjeux et risques: biais, transparence.

En pratique : exercice (analyse de business case)

3. Machine Learning landscape


  • Modélisation d’un problème au sens machine learning : input / output
  • Le ML : supervisé, non supervisé, semi supervisé, par renforcement, batch/online Learning
  • Régression, classification et clustering
  • Principaux algorithmes caractéristiques
  • Hyperparameters des modèles

HOMEWORK : Présentation de l’AI Business Canva et du travail à réaliser pour la session suivante.

Session 2 : Le projet de ML de A à Z (vue métier)

4. Exercice pratique 


Présentation des cas d’application basés sur les AI business Canvas (pitch et discussion)

L’organisation des projets de ML dans votre organisation: discussion facilitée pour repérer les meilleures pratiques

5. End-to-end ML 


Qui fait quoi dans un projet de ML ? Avec quelles méthodologies ?

De l’acquisition des données à l’industrialisation (illustration avec un use case) :

  • La problématique des données : quantité, qualité, non représentativité, focus sur l’imbalanced dataset (exp : fraud detection)
  • Features engineering: irrelevent features, comment sélectionner, extraire et créer des nouveaux features
  • Zoom sur les enjeux Data/ algo, en particulier les biais, la privacy…
  • Overfitting/underfitting : quelle solution?

6. Homework 


Briefing sur les projets à réaliser pour la session suivante: préparation d’un dataset

Projets à réaliser individuellement sur le cas d’usage : Financial inclusion (classification)

Session 3 : Créez votre modèle de ML

7. L’écosystème de l’IA 


  • Panorama des solutions, principaux acteurs et fournisseurs de solution dont services en ligne existants (Microsoft, Google, Amazon, startups…)
  • Langage Python, les bibliothèques de traitement de données (numpy, pandas, matplotlib, etc.), de ML (keras, scikit-learn, etc.) et de DL (Tensorflow)

8. Exercice pratique 


Réalisation des projets de Machine Learning avec les données préparées par les apprenants. Suivi pas à pas du projet avec un “datascientist coach” + manipulations.

9. Les enjeux de l’évaluation business et best practices 


  • Les enjeux de l’évaluation business, au-delà de la performance du modèle: ROI et création de valeur
  • Synthèse sur les meilleures pratiques projet vue du métier
  • Q&A pour se lancer sereinement

Nos intervenants experts

Mouchira Labidi, experte IA

Mouchira Labidi

Docteure experte en intelligence artificielle. Elle a préparé une thèse autour de l’Intelligence Artificielle appliquée à l’efficacité énergétique chez le groupe Engie. Forte de 8 ans d’expérience, Mouchira a pour objectif d’être actrice de la révolution numérique et d’inspirer les femmes à rejoindre ce domaine passionnant. Lire son interview.

Thomas Scialom

Thomas Scialom

Partner chez reciTAL, startup spécialisée en NLP. Thomas est chercheur spécialisé en IA/NLP et détient une forte expérience dans le secteur bancaire. Thomas intervient régulièrement dans des programmes de formation pour Catalix et à la Sorbonne.

Thomas Houdaille, fondateur de Catalix by Devoteam

Thomas Houdaille

Fondateur de Catalix. Entrepreneur. Expert en conseil en digital.
Thomas Houdaille a managé un think-tank puis un parti politique citoyen. Comex de thecamp. Il est membre du Hub France IA et mentor de startups.

Alison Patou

Alison Patou

Alison Patou est une praticienne et enseignante expérimentée: après avoir été datascientist chez Econocom et dans plusieurs cabinets de conseil, elle s’est orientée vers l’enseignement auprès de populations étudiantes et professionnelles. Elle enseigne la data en Master à l’Epsi (- Analyses statistiques et Langage R, Big Data et IA, DataMining et Datavisualisation…), et accompagne des data analysts pour OpenClassroom.

Formation à la demande

Cette formation peut être organisée au sein de votre entreprise (intra) ou en inter-entreprise !

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