Optimisation des résultats par approches ciblées en intelligence artificielle — Financement OPCO possible | Digitalboost Consulting

Optimisation des résultats par approches ciblées en intelligence artificielle propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation aborde la méthodologie d'identification des écarts entre les performances souhaitées et les résultats obtenus par les systèmes d'intelligence artificielle. Elle propose des outils pour quantifier ces écarts, analyser leurs causes et mettre en œuvre des corrections ciblées. Les participants apprennent à ajuster les modèles, les données d'entrée et les paramètres opérationnels pour réduire ces écarts. Des cas pratiques issus de secteurs variés illustrent les bonnes pratiques. À l'issue de la session, les entreprises disposent de grilles d'analyse réutilisables pour leurs propres projets.

Objectifs

Programme

[{"module": "Comprendre les écarts de performance en IA", "content": "Définition des écarts : concept, typologies (biais, variance, erreur de généralisation). Présentation des métriques clés (précision, rappel, F1, AUC-ROC). Étude de cas : analyse d'un écart sur un projet réel avec diagnostic des causes probables.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Méthodes d'analyse quantitative", "content": "Outils de mesure : matrices de confusion, courbes ROC, graphiques d'erreur. Techniques de segmentation des écarts (par segment de données, par période, par variable). Atelier : calcul et interprétation des écarts sur un jeu de données fourni.", "duration_hours": 2}, {"module": "Corrections ciblées : données, modèles et processus", "content": "Stratégies d'ajustement : nettoyage des données, augmen

Modalités


Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).