Optimiser les performances grâce aux résultats approchants en IA d’entreprise

Cette formation d’une journée, dispensée en présentiel, s’adresse aux dirigeants, aux managers et aux équipes techniques qui souhaitent rendre leurs modèles d’intelligence artificielle plus fiables. Elle débute par une mise en contexte des écarts de performance entre les simulations et la réalité opérationnelle. Les participants découvrent ensuite les méthodes de calibration, les indicateurs de proximité et les outils de suivi continu. Des ateliers pratiques permettent d’appliquer ces techniques à des jeux de données réels, d’ajuster les paramètres et de valider les résultats. Le programme se conclut par un échange sur la communication des performances aux parties prenantes et sur les bonnes pratiques de gouvernance IA. Grâce à ce parcours, les entreprises renforcent la pertinence de leurs solutions IA, améliorent la confiance des utilisateurs et garantissent une meilleure rentabilité des projets numériques. La formation est éligible au financement OPCO, selon les critères Qualiopi en vigueur.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les notions de résultats approchants et leurs enjeux business
• Identifier les sources d’écart entre modèle et réalité
• Appliquer des techniques de calibration pour réduire les écarts
• Mesurer l’impact des ajustements sur la prise de décision
• Déployer un suivi continu des performances IA

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Notions de base en intelligence artificielle et expérience de projet
• Public visé : Cette formation s’adresse aux décideurs et aux équipes opérationnelles désireuses d’améliorer la pertinence de leurs solutions IA.