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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 !

En collaboration avec

Document sans titre-1 (2)

Le 4 mai 2021

+

Le 5 mai 2021

+

Le 7 mai 2021

3490 € / personne

ou

Nous contacter pour un programme intra customisé pour votre entreprise

  • Chefs de projet “métiers”
  • 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

Organisation

  • Participants : 15 personnes maximum 
  • Format journée : restauration du midi possible sur place. Supplément 20€ personne 
  • Réunion de préparation (1h) et réunion de compte rendu post découverte (1h)
  • Infrastructure : lieu sécurisé et fermé pour effets personnels

À savoir

  • Café à disposition
  • Bloc note, stylo & Post It fournis
  • Glossaire vocabulaire IA/XR pré-formation
  • Questionnaire de satisfaction

XXII GROUP

40 rue Pasteur

92150 Suresnes

Transports

T2 : arrêt Suresnes Longchamp (Suresnes)

Ligne U : arrêt Le Val d’Or (Saint Cloud)

Bus 175 : arrêt Clavel (Suresnes)

Bus 93 : arrêt Rue de bourets – Pont de Suresnes (Suresnes)

Objectifs pédagogiques

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

Comprendre pourquoi utiliser tel ou tel modèle d’apprentissage : 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. Use Case


  • Quelques cas d’usage en entreprise
  • Cas d’usage sélectionnés en fonction des profils et attentes des participants 

4.  Exercice


  • Analyse de business case pour savoir s’il est pertinent d’utiliser du ML et avec quelle démarche

5 : Se préparer à un projet de ML


  • Enjeux et risques: biais, explicabilité…
  • Compétences nécessaires
  • Evaluer et préparer ses donnée
  • L’agilité pour les projets de ML

 6. Homework


  • Présentation de l’AI Business Canva et du travail à réaliser pour la session suivante : choix d’un problème à traiter par du ML et remplissage du Canva.

Validation

QCM en fin de journée et Q&A à l’oral.

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

1. Exercice pratique 


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

2. La création de valeur pour le client


  • Du pain point à la création de valeur
  • Avoir une approche “client centric” avec une approche de type design thinking
  • Les enjeux de l’intégration des modèles d’IA dans les processus métiers
  • Retours d’expérience de projets client

3. Zoom sur la data


  • De la data à l’information
  • Cycle de vie de la donnée
  • Les enjeux de qualité, sécurité, vie privée…
  • Une approche stratégique de la donnée

4. End-to-end ML project


  • Qui fait quoi dans un projet de ML ? Avec quelles méthodologies ?
  • De l’acquisition des données à l’industrialisation (illustration avec 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 ?

5. L’agilité, une approche nécessaire


  • La limite des méthodes CRISP et autres Framework agile
  • Au-delà de la théorie, quelles pratiques favoriser ? Depuis le cadrage avec le client jusqu’à la conduite du changement 

6. Homework 


  • Briefing sur les projets à réaliser pour la session suivante: préparation d’un dataset
  • Projets à réaliser individuellement ou en binôme/ groupe parmi les 4 use cases suivants :
    • Financial inclusion (classification)
    • Loan prediction (classification)
    • Customer segmentation (clustering)
    • Classification d’e-mail (NLP/classification)
  • Préparer son dataset
  • Visualiser les données
  • Sélectionner les features pertinents

Validation

QCM en fin de journée et Q&A à l’oral.

Session 3 : Créez votre modèle de ML

1. L’écosystème de l’IA 


  • Panorama des solutions, principaux acteurs et fournisseurs de solution dont services en ligne existants (Microsoft, Google, Amazon, startups…)
  • La boite à outil du datascientist : quelles options en fonction des approches et partenaires technologiques ?

 

2. Exercice pratique: vis ma vie de datascientist


  • Réalisation des projets de Machine Learning avec les données préparés par les apprenants. Suivi pas à pas du projet avec un “datascientist coach” + manipulations :
    • Visualisation des données
    • Sélection des features
    • Entraînement et évaluation des modèles en fonction de leur pertinence business.
    • Mesure de la performance : quelle métrique pour quelle problématique ? accuracy, précision, recall, MSE, Matrice de confusion etc.

3. Enjeux de l’évaluation business 


  • Les enjeux de l’évaluation business, au- delà de la performance du modèle: ROI et création de valeur 

4. Pratique projet et organisation


  • Synthèse sur les meilleures pratiques projet vue du métier 
  • L’organisation des compétences au sein d’une organisation data driven

5. Conclusion


Validation

QCM en fin de journée et Q&A à l’oral.

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.

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William Eldin

Entrepreneur dans les technologies embarquées, ex associé de Coyote, William a toujours eu à coeur de travailler sur des produits à la pointe de la technologie. Sa stratégie centrale, satisfaire les demandes du terrain en adaptant avec passion et énergie les produits développés. Son ambition : Augmenter l’Homme et ses sens.

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.

formateurs_souheil

Souheil Hanoune

Docteur en intelligence artificielle, robotique et sciences cognitives, Souheil a intégré XXII où il est à présent associé, directeur recherche et développement (CSO) et responsable de l’équipe de développement en intelligence artificielle. 

Formation à la demande

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

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