Résultats approchants : Alignement des indicateurs IA pour des décisions fiables | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Résultats approchants : Alignement des indicateurs IA pour des décisions fiables

Dans un contexte où l’intelligence artificielle devient un levier essentiel de la compétitivité, il est crucial de maîtriser les écarts entre les performances attendues et les résultats réels. Cette journée de formation propose aux participants une approche méthodique pour mesurer, analyser et corriger ces écarts. Elle débute par une revue des indicateurs clés de performance, puis aborde les techniques de calibration des modèles et les bonnes pratiques de suivi continu. Des études de cas réelles illustrent la mise en œuvre d’un plan d’ajustement opérationnel. Les participants repartent avec des outils concrets pour aligner leurs algorithmes aux objectifs métier, renforcer la confiance dans les décisions automatisées et améliorer la valeur ajoutée des projets IA. La formation combine apports théoriques, ateliers pratiques et échanges d’expérience, garantissant une appropriation rapide et durable des concepts présentés.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les sources d’écart entre modèle IA et objectifs business
• Définir des indicateurs pertinents pour suivre la performance IA
• Appliquer des méthodes de calibration pour réduire les écarts
• Mettre en place un tableau de bord de suivi opérationnel
• Présenter un plan d’action d’amélioration continue

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 data.
• Public visé : Destinée aux décideurs et aux équipes techniques souhaitant aligner leurs modèles IA aux objectifs opérationnels.