Résultats approchants : Fiabiliser les projets IA avec des méthodes éprouvées | Formation professionnelle Boite2

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Résultats approchants : Fiabiliser les projets IA avec des méthodes éprouvées en fait partie.

Cette formation professionnelle exclusivete guide les équipes techniques et managériales vers une gestion rigoureuse des résultats en IA. Elle aborde les causes racines des écarts de performance, les outils de mesure adaptés et les bonnes pratiques pour ajuster les modèles en temps réel. À travers des cas concrets et des mises en situation, les participants apprennent à fiabiliser leurs algorithmes tout en respectant les contraintes opérationnelles. Accessible aux entreprises soucieuses de rationaliser leurs investissements en data science.

Objectifs

Programme

[{"module": "Analyser et mesurer les écarts en IA", "content": "Définition des écarts : biais, variance, sous-apprentissage. Identification des sources de dérive : données, conception du modèle, environnement. Calcul des métriques pertinentes (MAE, RMSE, R²). Études de cas sur des projets réels.", "duration_hours": 2.5}, {"module": "Outils et méthodes d'ajustement", "content": "Techniques de régularisation (L1/L2). Méthodes de rééchantillonnage (cross-validation, leave-one-out). Optimisation hyperparamétrique. Utilisation de dashboards pour visualiser les écarts en temps réel.", "duration_hours": 2}, {"module": "Intégrer la qualité dans la conduite de projet", "content": "Mise en place de revues qualité régulières. Documentation des hypothèses et contraintes. Gestion des risques liés aux é

Modalités


Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).