Devenir manager de produits d’Intelligence Artificielle (IA)

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, vous serez capable de :

• Reconnaître les concepts, terminologies, spécificités et enjeux de l’IA moderne
• Faire évoluer des produits existants pour y intégrer l’IA et identifier des nouveaux besoins
• Développer et déployer des produits IA selon les meilleures méthodologies
• Activer les leviers de maîtrise des coûts et de croissance et identifier les pièges.

Programme

Jour 1

Fondamentaux de l’IA moderne

• Qu’est-ce que l’IA ?
• Similarités et différences entre IA et le développement d’applications traditionnelles
• Machine Learning vs Deep Learning
• Les différents types d’apprentissage de modèles
• Stockage des données : Data Warehouse, Data Lake et lakehouse
• Pipelines de données et automatisation
• Solutions d’IA sur le Cloud vs solutions On-Premise
• Stratégies de déploiement de produits IA
• Cas d’étude issus de l’industrie

Développement et maintenance de produits IA

• Etapes de développement de nouveaux produits
• Spécificités des produits IA, de la conception au déploiement et à la maintenance
• Intégration de l’IA dans des produits non-IA : exemples
• Principaux facteurs de succès et d’échec
• Cas d’étude issus de l’industrie

Commercialisation de produits IA

• Spécificités des offres IA, B2B, B2C, Blue Ocean, Red Ocean et GOAT à travers des exemples

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Etablissement des objectifs d’un PoC d’IA
• Ingestion, exploration, nettoyage, préparation d’un jeu de données
• Choix des algorithmes, choix de la plateforme de développement et de déploiement du modèle
• Monitoring du déploiement, du Data drift et du modèle drift
• Ré-entraînement du modèle

Jour 2

Développer l’équipe IA / ML

• IA PM (Product Manager)
• IA / ML / Data Strategist
• Data Engineer
• Data Scientist
• Data Analyst
• Ingénieurs ML
• Ingénieurs Front End / Back End / Full Stack
• UX Designers
• Implication du client
• Marketing et vente
• Les frameworks collaboratifs
• AIOps et MLOps

Benchmarking, croissance et coûts

• Identifier les métriques clés : métriques « north star », KPI, OKR
• Identifier la meilleure stratégie produit pour une forte croissance
• Maîtriser les coûts et optimiser les prix des produits
• Savoir exploiter la pile technologique avec les CDP (Customer Data Platforms) et les CEP (Customer Engagement Platforms)

Domaines à fort potentiel de croissance pour les produits IA

• L’IA
  • Embarquée
  • Créative
• Les TuningBots
• Ce qui est possible vs ce qui est probable : le diagramme de Venn

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Analyse de marché pour un produit IA
  • Etude de marché
  • Définition des personas des utilisateurs
  • Analyse des concurrents
• Développement d’un MVP en incluant l’équipe
• Aspects éthiques et réglementaires
• Stratégie de mise sur le marché
• Gestion des données (du sourcing à la consommation dans les modèles)
• Définition des KPI (métriques, feedback utilisateurs, ajustements)

Enjeux, limites et bonnes pratiques

• Evaluation de la qualité des résultats
• Gestion des biais et des hallucinations
• Questions éthiques et juridiques (droits d’auteur, RGPD)
• Bonnes pratiques pour garantir la confidentialité
• Intégration des IA dans le workflow professionnel
• Présentation d’outils pour travailler en toute confidentialité

Le contenu de ce programme peut faire l’objet d’adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

Formation délivrée en présentiel ou distanciel* (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance).

Le formateur alterne entre méthode** démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation).

Variables suivant les formations, les moyens pédagogiques mis en oeuvre sont :

• Ordinateurs Mac ou PC (sauf pour certains cours de l’offre Management), connexion internet fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour le distanciel)
• Environnements de formation installés sur les postes de travail ou en ligne
• Supports de cours et exercices

En cas de formation intra sur site externe à M2i, le client s’assure et s’engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques…) au bon déroulement de l’action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel

** ratio variable selon le cours suivi

Modalités d’évaluation des acquis

• En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
• Et, en fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation