Optimiser l’efficacité des modèles d’IA par l’analyse des résultats approchants | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Optimiser l’efficacité des modèles d’IA par l’analyse des résultats approchants

Cette formation professionnelle vise à outiller les professionnels de l’IA et les décideurs en entreprise pour reconnaître, analyser et exploiter les résultats approchants générés par les modèles d’intelligence artificielle. Sans nécessiter de refonte technique coûteuse, cette approche permet d’accélérer les processus de validation, de réduire les ressources allouées aux tests et de sécuriser les décisions basées sur des données. À travers des cas concrets et des exercices pratiques, les participants apprennent à distinguer les résultats pertinents des approximations, à mesurer leur impact et à les intégrer dans une stratégie data-driven. Destinée aux équipes techniques et métiers, cette formation favorise une meilleure compréhension des limites et opportunités des modèles d’IA, tout en optimisant leur rentabilité.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre la notion de résultats approchants en IA et leur utilité dans les projets
• Savoir identifier et classifier les résultats similaires selon leur pertinence métier
• Maîtriser les techniques pour évaluer et comparer les performances des modèles
• Appliquer des méthodes pour réduire les coûts et délais liés à la validation des données
• Intégrer les résultats approchants dans une stratégie de prise de décision data-driven

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Bonne maîtrise des concepts de base en intelligence artificielle et en analyse de données. Expérience pratique avec au moins un outil de machine learning ou de data science souhaitable.
• Public visé : Professionnels confrontés à l’analyse et la valorisation des résultats de modèles d’IA dans un contexte professionnel