Former des managers de projets IA capables de concevoir, déployer et piloter des solutions d’intelligence artificielle en entreprise, en combinant compétences techniques, managériales et éthiques.
BC01 — Concevoir et cadrer un projet IA
Dossier de cadrage + soutenance▼
Identification des cas d’usage IA à valeur ajoutée pour l’entrepriseAnalyse de faisabilité technique, éthique et réglementaireDéfinition du périmètre, des livrables et du ROI attenduConstitution et pilotage de l’équipe projet (data scientists, dev, métier)Gouvernance des données et conformité RGPD / AI Act
BC02 — Piloter le développement et le déploiement des solutions IA
Projet technique + démonstration▼
Gestion des données : collecte, nettoyage, annotation, feature engineeringPilotage des phases de modélisation ML/DL avec les équipes dataMise en production et déploiement (MLOps, CI/CD, containerisation)Monitoring des modèles en production : dérive, performances, alertesIntégration dans les systèmes d’information existants (API, microservices)
BC03 — Gérer les dimensions humaines et éthiques de l’IA
Étude de cas éthique▼
Conduite du changement et acculturation des équipes à l’IAExplicabilité et transparence des algorithmes (XAI)Détection et correction des biais algorithmiquesCadre réglementaire européen : AI Act, RGPD, responsabilitéCommunication des projets IA auprès des parties prenantes
BC04 — Mesurer et optimiser la valeur créée par l’IA
Rapport de performance + présentation▼
Définition et suivi des KPIs de valeur des projets IAAnalyse du ROI et du TCO des solutions déployéesOptimisation continue des modèles et des architecturesVeille technologique : LLM, IA générative, nouveaux frameworksStratégie d’industrialisation et de scalabilité des projets IA
Après la formation
Débouchés professionnels
Manager de Projet IAAI Product ManagerChef de projet DataResponsable transformation digitaleConsultant IACDO / Chief Data OfficerMLOps Engineer ManagerDirecteur Innovation