Optimiser les prévisions IA pour des résultats approchants | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Optimiser les prévisions IA pour des résultats approchants

En une journée intensive, les participants découvrent les bonnes pratiques pour rapprocher les résultats de leurs modèles d’intelligence artificielle des exigences du terrain. La session débute par une mise en situation réelle, suivie d’une analyse des sources de dérive entre prévision et réalité. Les formateurs expliquent comment sélectionner les indicateurs pertinents, ajuster les paramètres de modélisation et intégrer les retours d’expérience métier. Des ateliers pratiques permettent de tester des techniques de recalibrage, de validation croisée et de suivi post‑déploiement. Chaque étape est illustrée par des cas d’usage tirés de secteurs variés, afin de garantir la transférabilité des compétences. Au terme de la formation, les participants sont capables de mettre en place un processus d’amélioration continue, d’interpréter les écarts et de communiquer des prévisions plus fiables aux parties prenantes. La prise en charge OPCO est possible, ce qui facilite l’accès à cette expertise pour les entreprises.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les sources d’écart entre prévision et réalité
• Maîtriser les techniques de calibration des modèles IA
• Intégrer les exigences métier dans le processus de prévision
• Mettre en place un suivi post‑déploiement efficace
• Communiquer des résultats fiables aux parties prenantes

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances de base en IA et expérience en pilotage de projets.
• Public visé : Conçue pour les décideurs et les équipes techniques souhaitant optimiser la fiabilité de leurs prévisions IA.