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Qui sera responsable de la gestion de votre projet formation IA ?
– Le responsable de projet sera chargé de la gestion de votre projet au sein de l’agence de formation IA, en garantissant la coordination des diverses tâches de développement et le suivi, avec vous.
– Les chefs d’équipe (sur l’aspect technique) supervisent le développement (généralement en interne, mais cela peut être externalisé).
– En outre, de nombreuses agences font appel à des alternants ou des stagiaires pour fournir un soutien opérationnel, sous la direction de leur responsable de projet.
(Tips : un responsable de projet gère généralement 5-6 projets différents dans une agence. N’hésitez pas à suggérer d’organiser une réunion chaque semaine pour un meilleur suivi).
02
Quel expert technique sera impliqué dans l’élaboration de votre solution d’ formation IA ?
Créer un projet avec de la formation IA demeure très complexe. Certainement dans le top 5 des technologies les plus ardues.
Il faut l’expertise de plusieurs profils :
* un ou plusieurs développeurs (full-stack ou front et back-end), designers UI/UX (ils se chargent d’organiser la hiérarchie dans le design ainsi qu’un branding personnalisé de votre application)
* chef de projet (il a pour mission, généralement, de coordonner l’ensemble des demandes clients avec l’équipe produit et technique)
* Business analyst (doit saisir parfaitement les besoins clients et les traduire en exigences techniques et fonctionnelles pour le chef de projet)
* QA testeur (s’occupe de tester votre projet en formation IA et s’assure que tout fonctionne parfaitement sur les différents appareils).
D’autres profils peuvent, également, être engagés dans le développement.
Mais, globalement, une équipe est majoritairement constituée de ces profils.
Plus un projet est complexe ou long, plus leur nombre croît (même si le fait d’ajouter plus de développeurs n’accélère JAMAIS la rapidité d’un projet, mais bien sa complexité).
Les fondamentaux de l’intelligence artificielle générative
Ce module présente le fonctionnement de l’IA générative : apprentissage machine, modèles de langage, génération de textes, d’images et de code. Il permet de comprendre les capacités et les limites de ces systèmes, ainsi que les principaux risques, comme les erreurs factuelles. Les IA génératives reposent sur des modèles entraînés sur de grands volumes de données, ce qui explique à la fois leur polyvalence et leurs limites. Il sert de socle aux autres thématiques et convient aux publics non techniques.
Maîtrise du prompt engineering pour les métiers
La qualité d’un résultat dépend en grande partie de la manière dont la demande est formulée. Cette thématique apprend à rédiger des consignes claires, à fournir du contexte, à itérer et à structurer les réponses d’un assistant tel que ChatGPT. Les participants apprennent aussi à utiliser un assistant IA pour la recherche d’informations, la veille et la préparation de contenus. Les exercices portent sur des situations professionnelles : courriers, comptes rendus, synthèses, présentations.
Automatisation des processus et agents intelligents
Ce module aborde la mise en œuvre de scénarios automatisés, associant outils, règles et agents capables d’enchaîner plusieurs actions. Il couvre le repérage des processus adaptés, la conception de flux fiables et la supervision humaine. Il s’adresse aux responsables de projets et aux équipes chargées de l’organisation. Les entreprises y trouvent un moyen d’exploiter l’IA sur des chaînes de traitement concrètes, avec un contrôle à chaque étape.
Gouvernance, conformité juridique et éthique de l’ia
La gouvernance regroupe les règles d’usage, la gestion des risques et la conformité au cadre européen, notamment le règlement sur l’intelligence artificielle et les obligations liées aux données personnelles. Ce module aide les responsables à rédiger une charte, à répartir les responsabilités et à documenter les pratiques. Il rappelle que l’utilisation de l’IA engage l’organisation dans son ensemble.
Analyse de données et aide à la décision stratégique
Cette thématique associe data et IA : préparation des données, analyse, visualisation, interprétation des résultats. Elle vise à éclairer les décisions sans s’y substituer, en rappelant l’importance de la qualité des données et de l’esprit critique. Les participants apprennent à exploiter une base de data existante, à interroger les résultats et à reconnaître les limites d’un modèle. Elle accompagne aussi les équipes dans le cadrage d’un projet data, de la collecte à la restitution.