Maximiser l'impact des modèles d'IA par l'optimisation des résultats approchants : programme complet | wikidlp

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Maximiser l'impact des modèles d'IA par l'optimisation des résultats approchants.

Cette formation professionnelle vise à outiller les entreprises dans l'amélioration des performances de leurs systèmes d'IA en ciblant les écarts entre les résultats prédits et les réalités mesurables. À travers des cas concrets et des exercices pragmatiques, les participants apprennent à identifier les leviers d'optimisation, ajuster les paramètres des modèles et valider les hypothèses de travail. L'approche mise sur l'analyse des données réelles, la détection des biais et l'application de techniques de calibration adaptées aux enjeux métiers. Destinée aux équipes techniques et décisionnelles, cette formation permet de transformer les approximations en résultats fiables, directement exploitables pour optimiser les processus internes.

Objectifs

• Comprendre les causes des écarts entre résultats prédits et réels des modèles d'IA", "Appliquer des méthodes pour identifier et corriger les biais dans les données d'entraînement", "Calibrer les paramètres des modèles afin d'améliorer leur précision opérationnelle", "Valider les performances des systèmes d'IA par des tests adaptés au contexte métier", "Construire un plan d'action pour l'optimisation continue des résultats"]

Programme

[{"module": "Analyse des écarts et identification des leviers d'optimisation", "content": "Comparaison des performances réelles et prédites : méthodologie de mesure. Identification des sources d'écarts (données, modèle, contexte). Études de cas sur des projets concrets en entreprise.", "duration_hours": 2}, {"module": "Techniques de détection et correction des biais dans les données", "content": "Biais algorithmiques et leur impact sur les résultats. Méthodes de détection (audit des jeux de données, tests de représentativité). Correction des biais par re-échantillonnage, pondération ou augmentation de données.", "duration_hours": 2.5}, {"module": "Calibration des modèles pour une précision accrue", "content": "Concepts de calibration des probabilités. Méthodes pratiques d'ajustement (plott

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

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