Maîtriser Optimiser les performances : Méthodes d'IA pour des résultats approchants | Prepadiplomes
Le programme Optimiser les performances : Méthodes d'IA pour des résultats approchants a été conçu pour des professionnels en poste.
Cette formation d’une journée vise à doter les dirigeants et les responsables projets des outils d'intelligence artificielle permettant d'approcher les résultats attendus avec plus de précision. Les participants découvrent les principes des modèles prédictifs, les techniques d’ajustement des paramètres et l’interprétation des indicateurs de performance. Ils apprennent à identifier les sources d’erreur, à ajuster les algorithmes et à mettre en place des boucles de rétroaction pour améliorer continuellement les prévisions. Des cas concrets d’entreprises sont analysés, montrant comment réduire les écarts de performance tout en respectant les contraintes opérationnelles. L’accent est mis sur la mise en pratique, avec des ateliers sur des jeux de données réelles, afin que chaque participant reparte avec un plan d’action applicable immédiatement. Au terme de la session, les apprenants sont capables de sélectionner les modèles adaptés, de paramétrer les algorithmes et de communiquer les résultats de façon claire aux parties prenantes.
Objectifs
- Comprendre les limites des prévisions classiques", "Maîtriser les modèles d'IA adaptés aux objectifs métiers", "Savoir calibrer les algorithmes pour réduire les écarts", "Intégrer les résultats dans les processus de décision", "Communiquer les performances de façon claire et actionnable"]
Programme
[{"module": "Méthodes d'IA pour des résultats approchants", "content": "Présentation des concepts clés, étude de cas réels, ateliers pratiques sur le calibrage des modèles, mise en place d'indicateurs de suivi et méthodes de communication des résultats.", "duration_hours": 7}]
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).