Chef de Projet IA — Méthodologie et Bonnes Pratiques

Objectifs opérationnels • Cadrer, planifier et piloter un projet IA de bout en bout • Choisir les méthodologies adaptées aux projets IA (Agile, Design Thinking, MLOps) • Gérer les parties prenantes, les risques et les enjeux éthiques d'un projet IA • Mesurer la valeur créée par un projet IA et communiquer les résultats Compétences visées • Rédiger un cahier des charges IA et définir des critères de succès mesurables • Constituer et animer une équipe projet pluridisciplinaire (data, métier, IT) • Identifier et mitiger les risques techniques, éthiques et réglementaires • Déployer et industrialiser une solution IA en conditions réelles Programme Module 1 – Comprendre les projets IA • Spécificités des projets IA vs projets IT classiques : incertitude, itération, données • Cycle de vie d'un projet IA : de la détection du besoin au déploiement • Rôles clés : data scientist, data engineer, product owner IA, éthicien Module 2 – Cadrage et planification • Définir le périmètre, les objectifs et les KPI d'un projet IA • Cartographie des données disponibles et évaluation de la faisabilité • Choix méthodologique : Agile, Scrum adapté IA, Design Thinking Module 3 – Pilotage et gestion des risques • Tableaux de bord de suivi d'un projet IA • Gestion des risques : biais, dérive des modèles, dépendances fournisseurs • Conformité : RGPD, IA Act, gouvernance de la donnée Module 4 – Déploiement, mesure de valeur & communication • Industrialisation et MLOps : du prototype au produit en production • Mesure de la valeur créée : ROI, gains de productivité, impact utilisateur • Communication et conduite du changement autour d'un projet IA Méthodes pédagogiques • Études de cas réels de projets IA en entreprise (succès et échecs) • Ateliers de travail en équipe sur des scénarios de projets IA • Supports : grilles d'évaluation, templates de cadrage, checklist conformité • Distanciel synchrone ou présentiel Suivi & évaluation • Questionnaire de positionnement initial • Travaux pratiques et mises en situation après chaque module • Évaluation finale : présentation d'un plan de projet IA complet • Attestation de fin de formation