Intégrer le Machine Learning en entreprise : méthodes et applications concrètes — Montée en compétences | Businessdigitalai

La transformation des métiers accélère. La formation Intégrer le Machine Learning en entreprise : méthodes et applications concrètes vous donne les compétences pour rester dans la course.

Cette formation vise à démystifier le Machine Learning pour les professionnels non techniques en entreprise. À travers des exemples concrets et des ateliers pratiques, les participants découvrent comment identifier des opportunités d'application du ML dans leur domaine, évaluer la faisabilité technique et économique d'un projet, et collaborer efficacement avec des équipes techniques. Aucun prérequis en programmation n'est nécessaire. La journée alterne apports théoriques, études de cas réels et exercices interactifs pour garantir une appropriation immédiate des concepts. L'accent est mis sur la pertinence métier et la valorisation des données existantes.

Objectifs

• Identifier les cas d'usage pertinents du Machine Learning dans son secteur d'activité", "Comprendre les principes de base des algorithmes ML et leurs limites", "Évaluer la maturité data d'une entreprise pour un projet ML", "Décider des étapes clés pour lancer un projet ML opérationnel", "Collaborer efficacement avec des équipes techniques sur un projet ML"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux du Machine Learning : concepts et enjeux", "content": "Présentation des différentes familles d'algorithmes (supervisé, non supervisé, renforcement). Distinction entre apprentissage automatique et apprentissage profond. Exemples d'applications sectorielles : maintenance prédictive, détection d'anomalies, recommandation client. Limites et risques des solutions ML (biais, explicabilité, coût). Critères de choix d'un projet ML : ROI, complexité, données disponibles.", "duration_hours": 2}, {"module": "Préparer son entreprise à un projet Machine Learning", "content": "Audit des données existantes : qualité, volume, accessibilité. Identifier les sources de données internes et externes. Structurer une feuille de route projet ML : objectifs, indicateurs de succès, livrabl

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).