Optimisation des résultats par approches ciblées en intelligence artificielle | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Optimisation des résultats par approches ciblées en intelligence artificielle

Cette formation aborde la méthodologie d'identification des écarts entre les performances souhaitées et les résultats obtenus par les systèmes d'intelligence artificielle. Elle propose des outils pour quantifier ces écarts, analyser leurs causes et mettre en œuvre des corrections ciblées. Les participants apprennent à ajuster les modèles, les données d'entrée et les paramètres opérationnels pour réduire ces écarts. Des cas pratiques issus de secteurs variés illustrent les bonnes pratiques. À l'issue de la session, les entreprises disposent de grilles d'analyse réutilisables pour leurs propres projets.

Objectifs pédagogiques

• Identifier les causes des écarts entre résultats attendus et obtenus en IA
• Quantifier et prioriser ces écarts pour une action ciblée
• Mettre en œuvre des corrections sur les modèles, données ou processus
• Définir des indicateurs de suivi pour mesurer l'impact des ajustements
• Adapter les solutions aux contraintes métiers et techniques

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Expérience en gestion de projets IA ou bases solides en machine learning.
• Public visé : Entreprises souhaitant réduire l'écart entre les résultats théoriques et pratiques de leurs solutions d'intelligence artificielle.