Objectifs pédagogiques
A l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Reconnaître les concepts, terminologies, spécificités et enjeux de l’IA moderne
- Faire évoluer des produits existants pour y intégrer l’IA et identifier des nouveaux besoins
- Développer et déployer des produits IA selon les meilleures méthodologies
- Activer les leviers de maîtrise des coûts et de croissance et identifier les pièges.
Programme
Jour 1
Fondamentaux de l’IA moderne
- Qu’est-ce que l’IA ?
- Similarités et différences entre IA et le développement d’applications traditionnelles
- Machine Learning vs Deep Learning
- Les différents types d’apprentissage de modèles
- Stockage des données : Data Warehouse, Data Lake et lakehouse
- Pipelines de données et automatisation
- Solutions d’IA sur le Cloud vs solutions On-Premise
- Stratégies de déploiement de produits IA
- Cas d’étude issus de l’industrie
Développement et maintenance de produits IA
- Etapes de développement de nouveaux produits
- Spécificités des produits IA, de la conception au déploiement et à la maintenance
- Intégration de l’IA dans des produits non-IA : exemples
- Principaux facteurs de succès et d’échec
- Cas d’étude issus de l’industrie
Commercialisation de produits IA
- Spécificités des offres IA, B2B, B2C, Blue Ocean, Red Ocean et GOAT à travers des exemples
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Etablissement des objectifs d’un PoC d’IA
- Ingestion, exploration, nettoyage, préparation d’un jeu de données
- Choix des algorithmes, choix de la plateforme de développement et de déploiement du modèle
- Monitoring du déploiement, du Data drift et du modèle drift
- Ré-entraînement du modèle
Jour 2
Développer l’équipe IA / ML
- IA PM (Product Manager)
- IA / ML / Data Strategist
- Data Engineer
- Data Scientist
- Data Analyst
- Ingénieurs ML
- Ingénieurs Front End / Back End / Full Stack
- UX Designers
- Implication du client
- Marketing et vente
- Les frameworks collaboratifs
- AIOps et MLOps
Benchmarking, croissance et coûts
- Identifier les métriques clés : métriques « north star », KPI, OKR
- Identifier la meilleure stratégie produit pour une forte croissance
- Maîtriser les coûts et optimiser les prix des produits
- Savoir exploiter la pile technologique avec les CDP (Customer Data Platforms) et les CEP (Customer Engagement Platforms)
Domaines à fort potentiel de croissance pour les produits IA
- L’IA
- Les TuningBots
- Ce qui est possible vs ce qui est probable : le diagramme de Venn
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Analyse de marché pour un produit IA
- Etude de marché
- Définition des personas des utilisateurs
- Analyse des concurrents
- Développement d’un MVP en incluant l’équipe
- Aspects éthiques et réglementaires
- Stratégie de mise sur le marché
- Gestion des données (du sourcing à la consommation dans les modèles)
- Définition des KPI (métriques, feedback utilisateurs, ajustements)
Enjeux, limites et bonnes pratiques
- Evaluation de la qualité des résultats
- Gestion des biais et des hallucinations
- Questions éthiques et juridiques (droits d’auteur, RGPD)
- Bonnes pratiques pour garantir la confidentialité
- Intégration des IA dans le workflow professionnel
- Présentation d’outils pour travailler en toute confidentialité
Le contenu de ce programme peut faire l’objet d’adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation