| Niveau d'études visé | Bac +6 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Mastère Spécialisé® Chef de Projet en Intelligence Artificielle de SKEMA Business School forme des managers capables de piloter la transformation digitale par l'IA. En 12 mois en alternance à Paris, les participants acquièrent une double compétence technique et managériale : interprétation et valorisation des données, applications de l'IA et cas d'usage, business intelligence, intégration des enjeux éthiques, et supervision de projets IA. Le programme réconcilie vision technologique et business pour maximiser la réussite des projets d'intelligence artificielle en entreprise. Les compétences développées permettent d'apporter des solutions concrètes aux problématiques organisationnelles, d'élaborer des stratégies data et IA, et de superviser la mise en œuvre de technologies d'IA. Les diplômés accèdent rapidement à des postes à forte responsabilité dans des fonctions d'expertise et de management, porteurs d'une approche centrée sur l'humain générant valeur économique, éthique et sociétale.
Programme
- Usages et solutions intelligence artificielle : AI and society, applications de l'IA, business intelligence with data mining
- Management de projets en IA : fondamentaux du management appliqués à l'IA, management de l'innovation & design thinking, Agile Project Management® (certification SCRUM)
- Fondamentaux pour l'IA : exploration et modélisation de données, programmation informatique avec Python, cloud computing
- Data and Analytics : machine learning pour les applications business
- Environnement juridique des solutions data et IA, consulting methods applied to AI projects, projet entreprise IA applications
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts clés et outils de l'intelligence artificielle appliqués à la gestion de projet
- Concevoir, planifier et piloter des projets IA en intégrant contraintes techniques, humaines et éthiques
- Analyser et interpréter des données massives pour orienter la prise de décision stratégique
- Acquérir des compétences avancées en modélisation, apprentissage automatique et deep learning
- Développer la capacité à communiquer efficacement sur des projets IA auprès de parties prenantes diverses
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