Optimiser les résultats proches des objectifs attendus en intelligence artificielle | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Optimiser les résultats proches des objectifs attendus en intelligence artificielle

Cette formation s’adresse aux équipes techniques et métiers souhaitant améliorer la précision des systèmes d’intelligence artificielle sans surcoûts. Vous apprendrez à identifier les écarts entre les résultats obtenus et les objectifs attendus, à ajuster les paramètres des modèles et à valider les performances en conditions réelles. Des cas pratiques issus de secteurs variés illustreront les bonnes pratiques pour une mise en œuvre immédiate. L’objectif est de réduire les écarts de performance tout en rationalisant les ressources déployées.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les causes des écarts entre résultats attendus et obtenus en IA
• Maîtriser les techniques d’ajustement des modèles pour approcher les cibles
• Savoir valider la pertinence des résultats en conditions opérationnelles
• Identifier les indicateurs clés pour mesurer l’écart entre cible et réalité
• Mettre en place une démarche reproductible de correction

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances de base en python ou en analyse de données. Expérience préalable avec des outils d’IA (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) souhaitée mais non obligatoire.
• Public visé : Toute organisation utilisant l'IA pour piloter des décisions ou automatiser des processus.