Se former en Optimiser les processus métiers par l'analyse des résultats similaires avec l'IA | Moncpfformation

Le programme Optimiser les processus métiers par l'analyse des résultats similaires avec l'IA a été conçu pour des professionnels en poste.

Cette formation d'une journée (7 heures) propose une approche pragmatique pour intégrer l'analyse des résultats approchants dans les processus décisionnels de l'entreprise. À travers des cas concrets et des exercices appliqués, les participants apprennent à utiliser des algorithmes d'IA pour identifier des similitudes entre des jeux de données, réduire les écarts de performance et anticiper les évolutions du marché. La session couvre les fondements techniques nécessaires à la mise en œuvre, tout en insistant sur les critères de qualité et les bonnes pratiques pour une intégration opérationnelle réussie. Destinée aux équipes techniques et métiers, cette formation s'adapte aux besoins des entreprises engagées dans une démarche d'amélioration continue.

Objectifs

• Maîtriser les concepts clés de l'analyse des résultats approchants par l'IA", "Identifier les outils et méthodes adaptés à son contexte métier", "Construire des indicateurs pertinents pour suivre les écarts de performance", "Intégrer ces analyses dans les processus décisionnels quotidiens", "Valider la faisabilité d'un projet pilote au sein de son entreprise"]

Programme

[{"module": "Introduction aux résultats approchants et positionnement de l'IA", "content": "Définition des résultats approchants : objectifs et enjeux pour l'entreprise. Présentation des cas d'usage concrets où cette approche apporte une valeur ajoutée. Différenciation entre analyse descriptive, prédictive et prescriptive. Rôle de l'IA dans ce cadre : automatisation, scalabilité et gain de temps.", "duration_hours": 1}, {"module": "Techniques d'analyse des similarités : fondements et outils", "content": "Principes des algorithmes de similarité (distance euclidienne, cosinus, etc.). Présentation des bibliothèques Python et des solutions logicielles adaptées (librairies de data science, outils d'analyse avancée). Méthodes pour normaliser et préparer les données avant analyse. Étude de cas :

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).