Gestion de projets IA : Méthodologies et bonnes pratiques

MODULE 1 : Spécificités des projets IA

Sous-module 1.1 : Cycle de vie d'un projet IA

• Phases : Discovery, POC, MVP, Production, Monitoring

• Spécificités vs projets IT classiques

• Gestion de l'incertitude et de l'exploration

Sous-module 1.2 : Rôles et compétences

• Product Owner IA et cahier des charges

• Data Scientists et ML Engineers

• Business Analysts et Subject Matter Experts

Sous-module 1.3 : Risques spécifiques

• Risques techniques : données, performance, explicabilité

• Risques business : adoption, ROI, conformité

• Mitigation et plans de contingence

MODULE 2 : Méthodologies agiles pour l'IA

Sous-module 2.1 : Adaptation du Scrum pour l'IA

• Sprints orientés expérimentation

• Definition of Done pour les modèles IA

• Refinement et priorisation du backlog

Sous-module 2.2 : Design Thinking et human-centered IA

• Empathy mapping et journey utilisateur

• Idéation et prototypage rapide

• Test et itération avec les utilisateurs finaux

Sous-module 2.3 : Lean Startup et MVP IA

• Build-Measure-Learn pour l'IA

• Métriques de validation d'hypothèses

• Pivot strategies en cas d'échec

MODULE 3 : MLOps et déploiement

Sous-module 3.1 : Pipeline ML et automatisation

• CI/CD pour les modèles IA

• Versioning des données et modèles

• Tests automatisés et validation

Sous-module 3.2 : Monitoring et maintenance

• Détection du drift et dégradation

• A/B testing en production

• Stratégies de réentraînement

Sous-module 3.3 : Sécurité et gouvernance

• Sécurité des données et modèles

• Audit trail et traçabilité

• Conformité et certification

MODULE 4 : Gestion des données

Sous-module 4.1 : Data strategy et gouvernance

• Qualité et préparation des données

• Privacy by design et anonymisation

• Data lineage et catalogue

Sous-module 4.2 : Annotation et labeling

• Stratégies d'annotation efficace

• Crowdsourcing vs experts

• Active learning et réduction des coûts

MODULE 5 : Mesure de performance

Sous-module 5.1 : Métriques techniques

• Accuracy, Precision, Recall, F1-score

• Métriques spécifiques par type de modèle

• Benchmarking et comparaison

Sous-module 5.2 : ROI et valeur business

• Calcul du ROI des projets IA

• Time to value et break-even

• Impact sur les KPIs métiers

MODULE 6 : Étude de cas pratique

Sous-module 6.1 : Simulation de projet IA

• Analyse d'un projet IA complexe

• Planification et resource allocation

• Gestion des aléas et décisions critiques