Machine Learning Strategy

1 jour
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chez Hymaïa

Cette formation a pour objectif de vous aider à faire du Machine Learning un enjeu stratégique dans votre entreprise. Nombre d’entreprises ont aujourd’hui investi dans plusieurs projets à base de Machine Learning, voire ont plusieurs modèles en production. Ce qu’il manque alors est un alignement stratégique autour des enjeux, de la priorisation et des risques liés à l’utilisation du Machine Learning. L’objectif est de passer d’un mode de fonctionnement où l’IA doit prouver sa valeur à une vision stratégique de l’IA à l’échelle de l’organisation.

Prix*
750€ HT
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*finançable par l'OPCO En savoir plus

Objectifs

<div class="wrapper-block"><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Alignement sur les principaux enjeux de l’IA</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Compréhension des challenges actuels autour du Machine Learning</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Mise en place d’une gouvernance autour de l’IA</div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Compréhension des challenges et enjeux autour de l’IA Responsable</div></div><div class="wrapper-objectives"> <div class="icons-check"> </div>Créer une culture de l’IA et du MLOps au sein de l’entreprise</div>

Note

Public cible

  • Chief Data Officer,
  • Responsable métier
  • Responsable Data
  • Chief Data Officer

Prérequis

Aucun pré-requis nécessaire

Taux d'abandon

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Programme détaillé

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Machine Learning : Alignement sur les principaux enjeux

  • Big Data, Data Science, Machine Learning, Intelligence Artificielle
  • Fondamentaux de la Data Science
  • Cycle de vie d’un projet Data Science

Les challenges actuels du Machine Learning

  • Industrialisation et mise en production
  • Pluridisciplinarité nécessaire à la création de produits data de bout en bout
  • Data Product Management
  • Alignement stratégique autour des définitions et enjeux et l’IA
  • Gouvernance des projets IA

Gouvernance de projets IA

  • Management des risques liés au Machine Learning
  • Priorisation et pilotage des Use Case de Machine Learning
  • Définition des responsabilités clés

IA responsable et éthique : enjeux et obligations

  • Grands piliers de l’IA Responsable
  • Explicabilité les modèles de Machine Learning
  • Gestion des biais en Data Science
  • AI Act

Créer une culture du Machine Learning et du MLOps

  • Définition et enjeux du MLOps
  • MLOps & DevOps : Application du framework CALMS au Machine Learning
  • Sponsorship des stackholders

Formateur(s)

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