Optimisation des Résultats par Approches Comparatives en IA — Montée en compétences | Labolecerf

De la théorie à la pratique : Optimisation des Résultats par Approches Comparatives en IA met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation professionnelle explore les techniques d'optimisation des résultats en intelligence artificielle par l'analyse comparative de modèles. À travers des cas concrets et des exercices pratiques, les participants apprennent à évaluer la pertinence des approches, à affiner les paramètres et à valider la cohérence des prédictions. L'objectif est de réduire les écarts de performance et d'améliorer la prise de décision algorithmique. Adaptée aux dirigeants, responsables data et équipes techniques, cette session favorise une approche rigoureuse et mesurable.

Objectifs

Programme

[{"module": "Analyse comparative des modèles d'IA", "content": "Présentation des critères de performance (précision, rappel, F1-score, AUC-ROC). Étude de cas : comparaison entre modèles supervisés et non supervisés. Identification des biais et limites méthodologiques.", "duration_hours": 2}, {"module": "Techniques d'affinage des résultats", "content": "Méthodes de calibration des hyperparamètres (grid search, random search). Utilisation d'outils d'optimisation (Optuna, Hyperopt). Validation des résultats par tests statistiques.", "duration_hours": 2}, {"module": "Validation croisée et cohérence des prédictions", "content": "Application des techniques de cross-validation (k-fold, leave-one-out). Analyse de la stabilité des modèles. Détection des anomalies et ajustements nécessaires.", "dura

Modalités


Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).