IA et Data Science pour les DSI

Durée : 5 jours (40 heures)

Objectif Global :

Cette formation vise à fournir aux Directeurs des Systèmes d'Information (DSI) une compréhension approfondie des concepts, technologies et applications de l'intelligence artificielle (IA) et de la data science. L'objectif est de permettre aux DSI d'intégrer ces technologies dans la stratégie IT de leur entreprise, de diriger efficacement des projets de data science et d'IA, et d'encadrer les équipes techniques et métiers dans l'adoption de ces technologies.

Jour 1 : Fondamentaux de l'IA et de la Data Science

Session 1 : Introduction à l'IA et à la Data Science (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle et de la data science.
- Découvrir les principales applications de l'IA et de la data science dans les entreprises.
Contenu :
- Définitions et différences entre IA, machine learning, deep learning et data science.
- Historique et évolution de l'IA et de la data science.
- Cas d'utilisation dans différents secteurs (finance, santé, marketing, etc.).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation théorique.
- Discussions interactives sur les opportunités spécifiques à chaque secteur.
Atelier : Brainstorming en groupe pour identifier les opportunités d'application de l'IA et de la data science dans l'entreprise des participants.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Les Algorithmes de Base en IA et Machine Learning (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre les concepts de base des algorithmes de machine learning.
- Comprendre les différences entre les principales approches (supervisée, non supervisée, renforcement).
Contenu :
- Régression linéaire et logistique.
- Arbres de décision et forêts aléatoires.
- Réseaux de neurones et deep learning.
- Clustering et réduction de dimensionnalité.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des algorithmes avec des exemples concrets.
- Démonstration pratique d'implémentation avec des outils de data science.
Atelier : Analyse de jeux de données simples en utilisant des algorithmes de machine learning de base (travail en petits groupes).
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Gestion des Données pour l'IA (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Comprendre l'importance de la qualité et de la gestion des données dans les projets IA.
- Apprendre les techniques de préparation des données pour les algorithmes de machine learning.
Contenu :
- Collecte, nettoyage, et transformation des données.
- Ingénierie des caractéristiques (feature engineering).
- Gestion des données manquantes et des outliers.
- Introduction à la gouvernance des données.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation avec des exemples concrets.
- Discussion sur les bonnes pratiques de gestion des données.
Atelier : Nettoyage et préparation d’un jeu de données pour un projet de machine learning (travail en petits groupes avec utilisation d'outils de data science).
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Outils et Technologies pour la Data Science et l'IA (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Découvrir les principaux outils et plateformes utilisés en data science et IA.
- Comprendre comment choisir les bons outils pour les projets de l'entreprise.
Contenu :
- Présentation des plateformes (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Environnements de développement (Jupyter, RStudio, etc.).
- Solutions de stockage et de traitement des données (Hadoop, Spark, etc.).
- Outils de visualisation des données (Tableau, Power BI, Matplotlib).
Méthodes pédagogiques :
- Démonstration pratique des outils.
- Comparaison des fonctionnalités et des cas d'usage.
Atelier : Choix et configuration d'un environnement de data science pour un cas pratique (travail en petits groupes).
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Questions/réponses et préparation pour le jour suivant.

Jour 2 : Applications Pratiques et Déploiement de l'IA

Session 1 : Analyse Prédictive et Prescriptive (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à utiliser l'IA pour faire des prédictions sur les données.
- Comprendre la différence entre l'analyse prédictive et prescriptive.
Contenu :
- Méthodes de prédiction (régression, séries temporelles).
- Introduction aux modèles prescriptifs pour l’optimisation.
- Cas d'utilisation dans divers secteurs (ex. prévision des ventes, gestion de la chaîne d'approvisionnement).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation théorique.
- Études de cas réels.
Atelier : Mise en œuvre d'un modèle prédictif simple à partir de données historiques (travail en petits groupes).
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Modèles de Deep Learning et IA Avancée (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Découvrir les concepts avancés du deep learning et des réseaux de neurones.
- Comprendre les applications des modèles avancés dans les entreprises.
Contenu :
- Introduction aux réseaux de neurones artificiels.
- CNNs, RNNs, et transformers.
- Applications du deep learning (vision par ordinateur, NLP, etc.).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des concepts avancés.
- Démonstrations de cas réels d’utilisation de deep learning.
Atelier : Mise en œuvre d’un modèle de deep learning pour une tâche spécifique (ex. classification d’images ou analyse de texte).
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Déploiement de Modèles IA en Production (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à déployer des modèles d'IA dans un environnement de production.
- Comprendre les défis liés à l'intégration des modèles IA dans les systèmes existants.
Contenu :
- Concepts de MLOps (Machine Learning Operations).
- Pipelines de déploiement continu.
- Surveillance des modèles en production et gestion de la dérive.
- Outils et plateformes de déploiement (Docker, Kubernetes, TensorFlow Serving).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des meilleures pratiques de déploiement.
- Démonstrations d'intégration des modèles dans des systèmes existants.
Atelier : Déploiement d'un modèle d'IA sur une plateforme cloud (ex. AWS, Google Cloud) avec suivi de la performance.
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Sécurité, Éthique et Gouvernance dans les Projets IA (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les enjeux de sécurité, d'éthique et de gouvernance liés aux projets IA.
- Apprendre à mettre en place des pratiques responsables pour l'utilisation de l'IA.
Contenu :
- Sécurité des données et confidentialité.
- Biais et équité dans les algorithmes.
- Régulations et conformité (ex. RGPD).
- Gouvernance et responsabilité dans les projets IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des enjeux et régulations.
- Études de cas sur des dilemmes éthiques en IA.
Atelier : Conception d’un plan de gouvernance pour un projet IA, incluant des mesures pour assurer la conformité éthique et réglementaire.
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Questions/réponses et préparation pour le jour suivant.

Jour 3 : Leadership et Gestion de Projets IA

Session 1 : Planification et Gestion de Projets IA (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à planifier et gérer

des projets d'IA de bout en bout.

Identifier les défis spécifiques des projets IA et comment les surmonter.
Contenu :
- Phases d'un projet IA : de l'idéation au déploiement.
- Définition des objectifs et des KPIs.
- Gestion des ressources et des équipes.
- Risques spécifiques aux projets IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des méthodologies de gestion de projet adaptées à l’IA.
- Exemples de succès et d'échecs dans des projets IA.
Atelier : Création d'une feuille de route pour un projet IA spécifique à l'entreprise des participants.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Collaboration Interdisciplinaire et Gestion du Changement (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Favoriser la collaboration entre les équipes métiers et techniques dans les projets IA.
- Apprendre à gérer le changement organisationnel induit par l'intégration de l'IA.
Contenu :
- Importance de la collaboration entre DSI, équipes métiers, et data scientists.
- Stratégies pour gérer la résistance au changement.
- Formation et montée en compétences des équipes.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des meilleures pratiques de collaboration.
- Discussions sur les défis de gestion du changement.
Atelier : Élaboration d’un plan de gestion du changement pour l’intégration d’un projet IA dans l’entreprise.
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Mesure de l'Impact et ROI des Projets IA (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à mesurer l'impact des projets IA sur les performances de l'entreprise.
- Mettre en place des indicateurs de performance clés (KPI) pour évaluer le ROI.
Contenu :
- Identification des KPIs pertinents pour les projets IA.
- Techniques de mesure du ROI dans les projets IA.
- Boucles de rétroaction et amélioration continue.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des méthodes d’évaluation de l’impact et du ROI.
- Études de cas sur la mesure de l’impact des projets IA.
Atelier : Développement d’un tableau de bord pour suivre les performances et le ROI d’un projet IA spécifique.
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Futur de l'IA et Stratégies d'Innovation (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Se préparer aux évolutions futures de l'IA et de la data science.
- Intégrer l'IA dans une stratégie d'innovation continue.
Contenu :
- Tendances émergentes en IA (IA générative, automatisation avancée).
- Impact des avancées technologiques sur les industries.
- Stratégies pour maintenir une culture d'innovation avec l'IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des tendances futures.
- Discussions sur les stratégies d'innovation continue.
Atelier : Élaboration d'un plan stratégique pour intégrer les futures évolutions de l'IA dans l'entreprise.
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Questions/réponses et préparation pour le jour suivant.

Jour 4 : Ateliers Pratiques et Projets en IA

Session 1 : Atelier 1 - Développement d'un Modèle de Machine Learning (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Appliquer les connaissances acquises pour développer un modèle de machine learning.
- Apprendre à choisir les algorithmes appropriés et à évaluer les performances du modèle.
Contenu :
- Choix de l'algorithme adapté à un problème donné.
- Construction, entraînement et évaluation d'un modèle.
- Optimisation des hyperparamètres.
Méthodes pédagogiques :
- Travail en groupe sur un projet pratique de développement de modèle ML.
Atelier : Mise en œuvre d’un modèle de machine learning sur un jeu de données réel ou simulé.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Atelier 2 - Déploiement et Suivi d'un Modèle IA (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Déployer un modèle d’IA en production.
- Apprendre à surveiller et à ajuster le modèle en fonction des performances réelles.
Contenu :
- Déploiement sur une plateforme cloud.
- Surveillance des performances et gestion de la dérive du modèle.
- Stratégies d'amélioration continue.
Méthodes pédagogiques :
- Démonstration en temps réel.
Atelier : Déploiement et mise en place d'un système de monitoring pour un modèle IA.
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Atelier 3 - Gouvernance et Éthique de l'IA (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Intégrer les considérations de gouvernance et d’éthique dans un projet IA.
- Élaborer des politiques pour garantir une IA responsable et conforme.
Contenu :
- Gouvernance des données et des algorithmes.
- Biais et équité dans les modèles IA.
- Conformité réglementaire et cadre éthique.
Méthodes pédagogiques :
- Discussion en groupe et résolution de problèmes éthiques.
Atelier : Développement d'un plan de gouvernance et d'éthique pour un projet IA en cours ou fictif.
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Préparation et Présentation d'un Projet IA (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Synthétiser les compétences et connaissances acquises pour concevoir un projet complet d’IA.
- Présenter les résultats et défendre le projet devant un jury.
Contenu :
- Consolidation des acquis sur un projet final.
- Techniques de présentation et d'argumentation pour des projets IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation orale devant les pairs et l’instructeur.
Atelier : Préparation et présentation d’un projet IA, avec feedback et recommandations.
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Remerciements, feedback des participants, et distribution de certificats de participation.

Jour 5 : Réflexion Stratégique et Plan d'Action Personnalisé

Session 1 : Élaboration d'une Stratégie IA pour l'Entreprise (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Développer une stratégie IA alignée avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
- Identifier les domaines prioritaires pour l'adoption de l'IA.
Contenu :
- Définition des priorités stratégiques.
- Alignement des projets IA avec la vision d'entreprise.
- Évaluation des ressources et des compétences disponibles.
Méthodes pédagogiques :
- Travail individuel et discussion en groupe.
Atelier : Élaboration d’un plan stratégique pour l'intégration de l'IA dans l'entreprise.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Planification de la Mise en Œuvre (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Planifier les étapes de mise en œuvre des projets IA.
- Identifier les obstacles potentiels et les stratégies pour les surmonter.
Contenu :
- Planification de la feuille de route.
- Identification des risques et des contingences.
- Allocation des ressources et des responsabilités.
Méthodes pédagogiques :
- Travail en petits groupes pour simuler la mise en œuvre.
Atelier : Création d’un plan détaillé pour la mise en œuvre d’un projet IA spécifique.
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Mesure de l'Impact à Long Terme et Amélioration Continue (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Mettre en place des mécanismes pour évaluer l'impact à long terme des projets IA.
- Développer

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IA et Data Science pour les DSI

Durée : 5 jours (40 heures)

Objectif Global :

Jour 1 : Fondamentaux de l'IA et de la Data Science

Session 1 : Introduction à l'IA et à la Data Science (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle et de la data science.
- Découvrir les principales applications de l'IA et de la data science dans les entreprises.
Contenu :
- Définitions et différences entre IA, machine learning, deep learning et data science.
- Historique et évolution de l'IA et de la data science.
- Cas d'utilisation dans différents secteurs (finance, santé, marketing, etc.).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation théorique.
- Discussions interactives sur les opportunités spécifiques à chaque secteur.
Atelier : Brainstorming en groupe pour identifier les opportunités d'application de l'IA et de la data science dans l'entreprise des participants.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Les Algorithmes de Base en IA et Machine Learning (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre les concepts de base des algorithmes de machine learning.
- Comprendre les différences entre les principales approches (supervisée, non supervisée, renforcement).
Contenu :
- Régression linéaire et logistique.
- Arbres de décision et forêts aléatoires.
- Réseaux de neurones et deep learning.
- Clustering et réduction de dimensionnalité.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des algorithmes avec des exemples concrets.
- Démonstration pratique d'implémentation avec des outils de data science.
Atelier : Analyse de jeux de données simples en utilisant des algorithmes de machine learning de base (travail en petits groupes).
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Gestion des Données pour l'IA (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Comprendre l'importance de la qualité et de la gestion des données dans les projets IA.
- Apprendre les techniques de préparation des données pour les algorithmes de machine learning.
Contenu :
- Collecte, nettoyage, et transformation des données.
- Ingénierie des caractéristiques (feature engineering).
- Gestion des données manquantes et des outliers.
- Introduction à la gouvernance des données.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation avec des exemples concrets.
- Discussion sur les bonnes pratiques de gestion des données.
Atelier : Nettoyage et préparation d’un jeu de données pour un projet de machine learning (travail en petits groupes avec utilisation d'outils de data science).
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Outils et Technologies pour la Data Science et l'IA (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Découvrir les principaux outils et plateformes utilisés en data science et IA.
- Comprendre comment choisir les bons outils pour les projets de l'entreprise.
Contenu :
- Présentation des plateformes (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Environnements de développement (Jupyter, RStudio, etc.).
- Solutions de stockage et de traitement des données (Hadoop, Spark, etc.).
- Outils de visualisation des données (Tableau, Power BI, Matplotlib).
Méthodes pédagogiques :
- Démonstration pratique des outils.
- Comparaison des fonctionnalités et des cas d'usage.
Atelier : Choix et configuration d'un environnement de data science pour un cas pratique (travail en petits groupes).
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Questions/réponses et préparation pour le jour suivant.

Jour 2 : Applications Pratiques et Déploiement de l'IA

Session 1 : Analyse Prédictive et Prescriptive (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à utiliser l'IA pour faire des prédictions sur les données.
- Comprendre la différence entre l'analyse prédictive et prescriptive.
Contenu :
- Méthodes de prédiction (régression, séries temporelles).
- Introduction aux modèles prescriptifs pour l’optimisation.
- Cas d'utilisation dans divers secteurs (ex. prévision des ventes, gestion de la chaîne d'approvisionnement).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation théorique.
- Études de cas réels.
Atelier : Mise en œuvre d'un modèle prédictif simple à partir de données historiques (travail en petits groupes).
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Modèles de Deep Learning et IA Avancée (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Découvrir les concepts avancés du deep learning et des réseaux de neurones.
- Comprendre les applications des modèles avancés dans les entreprises.
Contenu :
- Introduction aux réseaux de neurones artificiels.
- CNNs, RNNs, et transformers.
- Applications du deep learning (vision par ordinateur, NLP, etc.).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des concepts avancés.
- Démonstrations de cas réels d’utilisation de deep learning.
Atelier : Mise en œuvre d’un modèle de deep learning pour une tâche spécifique (ex. classification d’images ou analyse de texte).
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Déploiement de Modèles IA en Production (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à déployer des modèles d'IA dans un environnement de production.
- Comprendre les défis liés à l'intégration des modèles IA dans les systèmes existants.
Contenu :
- Concepts de MLOps (Machine Learning Operations).
- Pipelines de déploiement continu.
- Surveillance des modèles en production et gestion de la dérive.
- Outils et plateformes de déploiement (Docker, Kubernetes, TensorFlow Serving).
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des meilleures pratiques de déploiement.
- Démonstrations d'intégration des modèles dans des systèmes existants.
Atelier : Déploiement d'un modèle d'IA sur une plateforme cloud (ex. AWS, Google Cloud) avec suivi de la performance.
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Sécurité, Éthique et Gouvernance dans les Projets IA (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Comprendre les enjeux de sécurité, d'éthique et de gouvernance liés aux projets IA.
- Apprendre à mettre en place des pratiques responsables pour l'utilisation de l'IA.
Contenu :
- Sécurité des données et confidentialité.
- Biais et équité dans les algorithmes.
- Régulations et conformité (ex. RGPD).
- Gouvernance et responsabilité dans les projets IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des enjeux et régulations.
- Études de cas sur des dilemmes éthiques en IA.
Atelier : Conception d’un plan de gouvernance pour un projet IA, incluant des mesures pour assurer la conformité éthique et réglementaire.
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Questions/réponses et préparation pour le jour suivant.

Jour 3 : Leadership et Gestion de Projets IA

Session 1 : Planification et Gestion de Projets IA (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à planifier et gérer

des projets d'IA de bout en bout.

Identifier les défis spécifiques des projets IA et comment les surmonter.
Contenu :
- Phases d'un projet IA : de l'idéation au déploiement.
- Définition des objectifs et des KPIs.
- Gestion des ressources et des équipes.
- Risques spécifiques aux projets IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des méthodologies de gestion de projet adaptées à l’IA.
- Exemples de succès et d'échecs dans des projets IA.
Atelier : Création d'une feuille de route pour un projet IA spécifique à l'entreprise des participants.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Collaboration Interdisciplinaire et Gestion du Changement (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Favoriser la collaboration entre les équipes métiers et techniques dans les projets IA.
- Apprendre à gérer le changement organisationnel induit par l'intégration de l'IA.
Contenu :
- Importance de la collaboration entre DSI, équipes métiers, et data scientists.
- Stratégies pour gérer la résistance au changement.
- Formation et montée en compétences des équipes.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des meilleures pratiques de collaboration.
- Discussions sur les défis de gestion du changement.
Atelier : Élaboration d’un plan de gestion du changement pour l’intégration d’un projet IA dans l’entreprise.
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Mesure de l'Impact et ROI des Projets IA (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Apprendre à mesurer l'impact des projets IA sur les performances de l'entreprise.
- Mettre en place des indicateurs de performance clés (KPI) pour évaluer le ROI.
Contenu :
- Identification des KPIs pertinents pour les projets IA.
- Techniques de mesure du ROI dans les projets IA.
- Boucles de rétroaction et amélioration continue.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des méthodes d’évaluation de l’impact et du ROI.
- Études de cas sur la mesure de l’impact des projets IA.
Atelier : Développement d’un tableau de bord pour suivre les performances et le ROI d’un projet IA spécifique.
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Futur de l'IA et Stratégies d'Innovation (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Se préparer aux évolutions futures de l'IA et de la data science.
- Intégrer l'IA dans une stratégie d'innovation continue.
Contenu :
- Tendances émergentes en IA (IA générative, automatisation avancée).
- Impact des avancées technologiques sur les industries.
- Stratégies pour maintenir une culture d'innovation avec l'IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation des tendances futures.
- Discussions sur les stratégies d'innovation continue.
Atelier : Élaboration d'un plan stratégique pour intégrer les futures évolutions de l'IA dans l'entreprise.
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Questions/réponses et préparation pour le jour suivant.

Jour 4 : Ateliers Pratiques et Projets en IA

Session 1 : Atelier 1 - Développement d'un Modèle de Machine Learning (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Appliquer les connaissances acquises pour développer un modèle de machine learning.
- Apprendre à choisir les algorithmes appropriés et à évaluer les performances du modèle.
Contenu :
- Choix de l'algorithme adapté à un problème donné.
- Construction, entraînement et évaluation d'un modèle.
- Optimisation des hyperparamètres.
Méthodes pédagogiques :
- Travail en groupe sur un projet pratique de développement de modèle ML.
Atelier : Mise en œuvre d’un modèle de machine learning sur un jeu de données réel ou simulé.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Atelier 2 - Déploiement et Suivi d'un Modèle IA (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Déployer un modèle d’IA en production.
- Apprendre à surveiller et à ajuster le modèle en fonction des performances réelles.
Contenu :
- Déploiement sur une plateforme cloud.
- Surveillance des performances et gestion de la dérive du modèle.
- Stratégies d'amélioration continue.
Méthodes pédagogiques :
- Démonstration en temps réel.
Atelier : Déploiement et mise en place d'un système de monitoring pour un modèle IA.
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Atelier 3 - Gouvernance et Éthique de l'IA (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Intégrer les considérations de gouvernance et d’éthique dans un projet IA.
- Élaborer des politiques pour garantir une IA responsable et conforme.
Contenu :
- Gouvernance des données et des algorithmes.
- Biais et équité dans les modèles IA.
- Conformité réglementaire et cadre éthique.
Méthodes pédagogiques :
- Discussion en groupe et résolution de problèmes éthiques.
Atelier : Développement d'un plan de gouvernance et d'éthique pour un projet IA en cours ou fictif.
Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Préparation et Présentation d'un Projet IA (15h15 - 16h45)

Objectifs pédagogiques :
- Synthétiser les compétences et connaissances acquises pour concevoir un projet complet d’IA.
- Présenter les résultats et défendre le projet devant un jury.
Contenu :
- Consolidation des acquis sur un projet final.
- Techniques de présentation et d'argumentation pour des projets IA.
Méthodes pédagogiques :
- Présentation orale devant les pairs et l’instructeur.
Atelier : Préparation et présentation d’un projet IA, avec feedback et recommandations.
Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

Synthèse des apprentissages de la journée.
Remerciements, feedback des participants, et distribution de certificats de participation.

Jour 5 : Réflexion Stratégique et Plan d'Action Personnalisé

Session 1 : Élaboration d'une Stratégie IA pour l'Entreprise (9h00 - 10h30)

Objectifs pédagogiques :
- Développer une stratégie IA alignée avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
- Identifier les domaines prioritaires pour l'adoption de l'IA.
Contenu :
- Définition des priorités stratégiques.
- Alignement des projets IA avec la vision d'entreprise.
- Évaluation des ressources et des compétences disponibles.
Méthodes pédagogiques :
- Travail individuel et discussion en groupe.
Atelier : Élaboration d’un plan stratégique pour l'intégration de l'IA dans l'entreprise.
Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Planification de la Mise en Œuvre (10h45 - 12h15)

Objectifs pédagogiques :
- Planifier les étapes de mise en œuvre des projets IA.
- Identifier les obstacles potentiels et les stratégies pour les surmonter.
Contenu :
- Planification de la feuille de route.
- Identification des risques et des contingences.
- Allocation des ressources et des responsabilités.
Méthodes pédagogiques :
- Travail en petits groupes pour simuler la mise en œuvre.
Atelier : Création d’un plan détaillé pour la mise en œuvre d’un projet IA spécifique.
Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Mesure de l'Impact à Long Terme et Amélioration Continue (13h15 - 15h00)

Objectifs pédagogiques :
- Mettre en place des mécanismes pour évaluer l'impact à long terme des projets IA.
- Développer

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