Optimiser la performance IA grâce à des résultats prédictifs | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Optimiser la performance IA grâce à des résultats prédictifs

Cette formation propose une approche concrète pour évaluer et fiabiliser les résultats d'outils d'intelligence artificielle en entreprise. Les participants apprennent à identifier les écarts entre les sorties des modèles et les attentes opérationnelles, ainsi qu'à appliquer des techniques de calibration pour garantir des prédictions exploitables. Les cas pratiques, inspirés de secteurs variés comme la logistique, la finance ou le marketing, permettent de transposer immédiatement les compétences acquises. L'objectif est de réduire les risques liés à l'intégration de solutions IA et d'améliorer la prise de décision basée sur des données fiables.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les sources d'écarts dans les résultats des modèles IA
• Maîtriser les méthodes de calibration pour affiner les prédictions
• Savoir évaluer la qualité des données d'entraînement
• Identifier les indicateurs clés de performance adaptés aux modèles
• Appliquer ces techniques sur des cas réels en entreprise

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances de base en Python ou Excel. Expérience en analyse de données ou en gestion de projets data appréciée.
• Public visé : Professionnels souhaitant maîtriser l'évaluation et l'optimisation des modèles IA pour des applications métiers concrètes