Praticien APMG en intelligence artificielle et automatisation (AIAP) - Formation en ligne (examen inclus)
1.650,00 EUR
- 30 heures
Artificial Intelligence and Automation Practitioner (AIAP) est une qualification professionnelle pratique de niveau 4, conçue pour les personnes qui souhaitent utiliser l’IA, l’automatisation et les flux de travail numériques afin d’améliorer le fonctionnement des organisations. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la théorie de l’IA, le programme apprend aux participants à repérer les inefficacités, à analyser les processus métier, à évaluer les possibilités d’automatisation, à concevoir des solutions concrètes et à mettre en œuvre des améliorations générant une valeur ajoutée mesurable pour l’entreprise. Tout au long du parcours d’apprentissage, le programme intègre également les principes d’une IA responsable, la protection des données, le RGPD, la gouvernance, la supervision humaine et les considérations éthiques.
Ce que vous allez obtenir
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau débutant à intermédiaire
Accès pendant 1 an
à la formation en ligne accréditée
Heures d’étude
30 heures de temps d’étude estimé
Bon d’examen inclus (APMG)
Badges numériques délivrés après réussite
À propos du cours
Aligné sur la norme professionnelle britannique ST1512 v2.1 relative au métier de spécialiste en intelligence artificielle et en automatisation, AIAP comble le fossé entre les technologies émergentes et l’amélioration concrète des performances de l’entreprise. Les apprenants développent la capacité à passer de l’analyse des flux de travail et de l’identification des opportunités à la définition des exigences, à la conception de solutions, aux tests, à la mise en œuvre, au suivi et à l’amélioration continue.
Que vous travailliez dans les opérations, l’amélioration des processus, la transformation numérique, la conduite du changement, la prestation de services ou l’amélioration des activités, ou que vous débutiez une carrière dans l’IA et l’automatisation, AIAP vous propose un parcours structuré pour acquérir des compétences pratiques en IA et en automatisation, adaptées aux besoins des employeurs.
Quelles compétences allez-vous acquérir ?
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de :
Analyser les processus métier
afin d’identifier les inefficacités, les goulots d’étranglement, les efforts redondants et les possibilités d’amélioration.
Évaluer les possibilités offertes par l’IA et l’automatisation
sur la base de la faisabilité, de la maturité organisationnelle, de la proportionnalité et de la valeur commerciale potentielle.
Cartographier et analyser les processus métier
en utilisant des techniques structurées pour identifier les causes profondes plutôt que de simplement traiter les symptômes.
Définir clairement les exigences et le périmètre du projet
notamment les besoins des parties prenantes, les critères de réussite, les critères d’acceptation et les contraintes pratiques.
Élaborer des analyses de rentabilité convaincantes
qui présentent la valeur, les coûts, les risques et les compromis associés aux solutions d’IA et d’automatisation proposées
Concevoir des flux de travail responsables intégrant l’IA
qui prennent en compte la qualité des données, la gouvernance, la confidentialité, la sécurité, le RGPD, l’éthique et la supervision humaine.
Concevoir les flux de travail cibles
en utilisant des approches appropriées en matière d’IA, d’automatisation, d’intégration et de développement low-code/no-code.
Tester et évaluer des solutions
à l’aide de scénarios structurés, des retours des utilisateurs, de la planification de projets pilotes et des évaluations de l’état de préparation.
Surveiller et améliorer les solutions en production
en suivant les performances, en détectant les dérives ou les problèmes émergents et en donnant la priorité à l’amélioration continue.
Communiquer efficacement avec les parties prenantes
en présentant les décisions techniques, leurs répercussions sur l’activité et les résultats des améliorations dans un langage clair et accessible.
Que allez-vous apprendre ?
Le rôle du spécialiste de l’IA et de l’automatisation
Leçon 1
- Comprendre le rôle du praticien en IA et en automatisation
- Responsabilités et limites professionnelles
- Contexte organisationnel
- Pratique centrée sur l’humain
- Comportement professionnel responsable
- Sensibilisation des parties prenantes
Objectif : comprendre le rôle des spécialistes de l’IA et de l’automatisation, ainsi que leur contribution à l’amélioration de l’organisation.
Fondamentaux de l’IA, de l’automatisation et des flux de travail numériques
Leçon 2
- Fondamentaux de l’IA
- Automatisation basée sur des règles
- Flux de travail numériques
- Technologies low-code/no-code
- Environnements cloud et sur site
- Capacités et limites des différentes approches
- Considérations humaines et organisationnelles
Objectif : acquérir des bases pratiques en intelligence artificielle, en automatisation et en technologies de flux de travail numériques.
Analyse des processus métier et identification des opportunités
Leçon 3
- Cartographie des processus métier
- Analyse du flux de travail
- Identifier les goulots d’étranglement et les inefficacités
- Détecter les efforts redondants et le gaspillage
- Analyse des causes profondes
- Identifier de réelles possibilités d’amélioration
- Distinguer les symptômes des problèmes sous-jacents
Objectif : apprendre à identifier les domaines dans lesquels l’IA et l’automatisation peuvent créer une réelle valeur.
Élaboration des exigences, du périmètre et de l’analyse de rentabilité
Leçon 4
- Exigences des parties prenantes
- Recueil des besoins
- Définition du périmètre du projet
- Critères de réussite
- Critères d’acceptation
- Élaboration d’une analyse de rentabilité
- Analyse de la valeur et des compromis
- Communiquer des propositions aux décideurs
Objectif : transformer les enseignements tirés des processus en propositions d’amélioration clairement définies et commercialement viables.
Information, données, gouvernance et conception responsable
Leçon 5
- Qualité des données et gestion de l’information
- Protection des données
- Sensibilisation au RGPD
- Contrôles d’accès
- Responsabilité et transparence
- Gouvernance de l’IA
- IA éthique
- Supervision humaine
- Conception responsable de solutions
Objectif : garantir que les solutions d’IA et d’automatisation sont sûres, fiables, conformes et responsables.
Conception de solutions de workflow et approche pratique de leur mise en œuvre
Leçon 6
- Conception du flux de travail cible
- Solutions de gestion des flux de travail basées sur l’IA
- Automatisation et intégration
- Approches low-code/no-code
- Parcours de travail courants
- Gestion des exceptions
- Parcours pour les cas sensibles
- Transferts et approbations
- Contraintes d’utilisation et d’exploitation
Objectif : concevoir des solutions pratiques qui fonctionnent dans des environnements organisationnels réels.
Préparation aux tests, à l’évaluation et à la mise en œuvre
Leçon 7
- Tests basés sur des scénarios
- Test du flux de travail
- Parcours guidés pour les utilisateurs
- Planification du projet pilote
- Évaluation de la solution
- État de préparation à la mise en œuvre
- Autonomisation des utilisateurs
- Communication et adoption
Priorité : valider les solutions avant leur mise en œuvre et préparer les personnes et les processus pour en assurer l’adoption réussie.
Amélioration continue, suivi et pérennisation de la valeur
Leçon 8
- Surveillance des workflows en direct
- Mesure des performances
- Identifier la dérive des flux de travail
- Surveillance des processus basés sur l’IA
- Prioriser les possibilités d’amélioration
- Amélioration continue
- Mesurer la valeur commerciale durable
Objectif : veiller à ce que les solutions d’IA et d’automatisation continuent de créer de la valeur après leur mise en œuvre.
Pratique intégrée et préparation professionnelle
Leçon 9
- Gestion de bout en bout des dossiers d’amélioration
- Développement de portefeuille
- Pratique fondée sur les données probantes
- Communiquer avec différents publics
- Réflexion professionnelle
- Amélioration intégrée des flux de travail
- Démontrer ses compétences professionnelles
Objectif : réunir l’analyse, la conception, la gouvernance, la mise en œuvre et l’évaluation au sein d’une pratique professionnelle complète.
Mise en pratique en milieu professionnel et évolution de carrière
Leçon 10
- Mettre en pratique les compétences en IA et en automatisation sur le lieu de travail
- Définir des objectifs professionnels
- Développer les compétences en milieu de travail
- Développement professionnel continu
- Parcours professionnels
- Réseaux de soutien professionnel
- Se préparer à évoluer en tant que spécialiste de l’IA et de l’automatisation
Objectif : traduire les acquis en performances concrètes sur le lieu de travail et en développement professionnel à long terme.
À qui s’adresse ce programme ?
Futurs professionnels de l’IA et de l’automatisation
Professionnels des opérations et des processus
Professionnels de la transformation numérique
Équipes chargées du changement et de l’amélioration
Prérequis
Aucun prérequis formel en intelligence artificielle, en programmation ou en science des données n’est exigé pour le programme AIAP.
Cette qualification vise à développer des compétences pratiques en intelligence artificielle et en automatisation, ce qui la rend adaptée aussi bien aux professionnels en activité qu’aux personnes qui se lancent dans ce domaine.
Pour profiter pleinement de cette formation, les participants devraient idéalement disposer des éléments suivants :
- Connaissance de base des outils numériques professionnels.
- Un intérêt pour l’IA, l’automatisation ou l’amélioration des processus métier.
- Une certaine compréhension du fonctionnement des processus métier et des flux de travail.
- La capacité à communiquer avec les parties prenantes et à comprendre les besoins de l’entreprise.
Aucune expertise en programmation n’est requise, car le programme met l’accent sur l’application de la technologie à l’amélioration de processus de travail concrets, plutôt que sur le développement de modèles d’IA à partir de zéro.
Licences
et accréditation
La formation de praticien en intelligence artificielle et en automatisation proposée par AVC est dispensée sous accréditation APMG, conformément à l’accord de partenariat, et répond aux exigences d’accréditation.
Adding Value Consulting (AVC) est un organisme de formation accrédité (ATO) par APMG International.
À propos d’APMG
APMG Group International est un organisme mondial de certification qui propose des formations et des certifications professionnelles dans diverses disciplines du monde des affaires. APMG accrédite des organismes de formation et gère des programmes de qualification destinés aux professionnels. Les certifications APMG sont reconnues par les employeurs et les professionnels du monde entier comme des références en matière de qualité et d’expertise.
Concernant la politique d’égalité
APMG met tout en œuvre, dans la mesure du raisonnable, pour permettre aux candidats ayant des besoins en matière d’accessibilité et/ou d’assistance de passer l’examen dans des conditions adaptées, afin qu’ils aient autant de chances de le réussir que tout autre candidat. Vous trouverez leur politique complète en matière d’égalité ici pour obtenir des informations complémentaires et à jour ici
Foire aux questions
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