Les projets IA echouent rarement à cause d'un probleme technique, mais plutot par manque de cadrage, de gestion de scope, ou d'alignement business. Le Chef de Projet IA est celui qui transforme les POCs en produits deployes.
Contrairement à un chef de projet IT classique, le PM IA doit comprendre les spécificités du machine learning : l'incertitude, le besoin de donnees de qualite, les iterations d'entrainement.
CRISP-DM : 6 étapes - Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, Deployment. Le standard industriel.
POC → MVP → Scale : POC (2-4 semaines), MVP (2-3 mois), Scale (3-6 mois) pour industrialiser.
Coordonner Data Scientists, ML Engineers, Data Engineers, Product Owners et stakeholders business. Un role hautement transversal qui necessite de traduire les concepts techniques en langage business.
Pilotez des projets IA qui delivrent de la valeur business.
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