Piloter un projet IA exige des competences specifiques que la gestion de projet traditionnelle ne couvre pas : gestion de l’incertitude des modeles, qualite des donnees, ethique et conformite reglementaire. Cette formation vous donne les outils pour cadrer un projet IA, constituer l’equipe, adapter Scrum a l’experimentation ML et accompagner le changement dans votre organisation.

Public visé

Chefs de projet, product owners, managers et décideurs souhaitant piloter des projets d’Intelligence Artificielle.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

Identifier les opportunités d’application de l’IA dans l’entreprise
Cadrer et structurer un projet IA
Maîtriser les spécificités du cycle de vie d’un projet IA
Comprendre les enjeux techniques (Machine Learning, Deep Learning)
Gérer les aspects éthiques, juridiques et organisationnels
Piloter une équipe projet IA avec les méthodes agiles adaptées

Programme

Jour 1 - Matin

Introduction à l’IA pour les chefs de projet

Panorama de l’IA : ML, DL, IA générative
Cas d’usage par secteur d’activité
Évaluer le potentiel IA de son organisation
Identifier les projets IA à forte valeur ajoutée

Jour 1 - Après-midi

Cadrage d’un projet IA

Définir les objectifs et KPIs
Évaluer la faisabilité technique et organisationnelle
Constituer l’équipe projet (rôles : Data Scientist, ML Engineer, etc.)
Estimer les ressources et le budget
Analyse des risques spécifiques

Jour 2 - Matin

Cycle de vie d’un projet IA

Phases : exploration, POC, MVP, industrialisation
Gestion des données (collecte, qualité, gouvernance)
Choix des modèles et approches
Métriques d’évaluation des modèles

Jour 2 - Après-midi

Méthodologies agiles pour l’IA

Adaptation de Scrum pour les projets IA
Gestion de l’incertitude et des itérations
MLOps : intégration et déploiement continus
Suivi et monitoring des modèles en production

Jour 3 - Matin

Aspects juridiques et éthiques

Réglementation (AI Act, RGPD)
Biais algorithmiques et équité
Explicabilité et transparence
Responsabilité et gouvernance IA

Jour 3 - Après-midi

Conduite du changement

Accompagner les équipes face à l’IA
Communication et gestion des parties prenantes
Retours d’expérience et bonnes pratiques
Atelier : construction d’une feuille de route projet IA

Modalités d’évaluation des acquis

En cours de formation, par des études de cas
Et, en fin de formation, par un projet de cadrage IA

Voir aussi

Vous serez peut-être intéressés par les formations suivantes :

Formation EAI-PROJECT-100 — Chef de Projet IA. Domaine : Intelligence Artificielle. Niveau : Initiation. Durée : 3 jours (21 heures). Mots-clés : gestion-projet, intelligence-artificielle, initiation, mlops, ethique-ia. Cylian Formation, Dijon.