Se former en Mesurer l'efficacité des résultats proches en IA pour les entreprises | Renovationfrance

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Mesurer l'efficacité des résultats proches en IA pour les entreprises répond à ce besoin.

Cette formation explore comment interpréter et exploiter les écarts de résultats dans les modèles d'IA pour les entreprises. Les participants apprennent à identifier les marges d'erreur acceptables, à ajuster les seuils de performance et à intégrer ces données dans les processus décisionnels. Les cas pratiques s'appuient sur des scenarii réels dans les secteurs de la finance, de la logistique et du retail.

Objectifs

• Comprendre les causes des écarts de résultats dans les modèles IA", "Savoir interpréter les marges d'erreur et leurs implications métiers", "Ajuster les seuils de performance en fonction des objectifs stratégiques", "Intégrer l'analyse des écarts dans un processus décisionnel structuré", "Identifier les leviers d'amélioration des modèles existants"]

Programme

[{"module": "Analyse des écarts et performance IA", "content": "Introduction aux écarts de résultats : définitions, typologies et origines. Étude des métriques clés (MAE, RMSE, précision, rappel). Analyse des causes communes (biais de données, surapprentissage, conditions réelles).", "duration_hours": 2.5}, {"module": "Méthodes d'interprétation et seuils d'acceptabilité", "content": "Techniques de fixation des seuils d'erreur acceptables. Impact des écarts sur les décisions métiers (exemples en finance et logistique). Cas pratique : analyse d'un modèle de scoring client.", "duration_hours": 2}, {"module": "Optimisation et intégration stratégique", "content": "Stratégies d'ajustement des modèles. Intégration des résultats approchants dans les tableaux de bord décisionnels. Retour d'expérien

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).