Implémentation d’un Système de Suivi et d'Évaluation des Projets Basé sur L’Intelligence Artificielle.

Public Cible : Chefs de projet, responsables de suivi et évaluation, analystes de données, professionnels de l’IT intéressés par l’IA, décideurs souhaitant optimiser la gestion de leurs projets.

Objectifs du Séminaire : À la fin de ce séminaire, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts clés de l’intelligence artificielle et leur application au suivi et à l’évaluation de projets.
• Identifier les opportunités et les défis de l’intégration de l’IA dans les systèmes de S&E existants.
• Définir les étapes clés pour la conception et l’implémentation d’un système de S&E basé sur l’IA.
• Sélectionner les outils et les techniques d’IA appropriés pour des besoins spécifiques de suivi et d’évaluation.
• Comprendre les considérations éthiques et les meilleures pratiques pour l’utilisation de l’IA dans le contexte des projets.
• Développer une feuille de route préliminaire pour l’implémentation d’un tel système au sein de leur organisation.

Méthodologie : Le séminaire combinera des présentations théoriques, des études de cas concrets, des discussions interactives, des exercices pratiques et des démonstrations d’outils.

Contenu Détaillé :

Partie 1 : Introduction à l’IA et au Suivi & Évaluation des Projets

• Module 1 : Introduction à l’Intelligence Artificielle
  • Définition et concepts fondamentaux de l’IA : apprentissage automatique (Machine Learning), apprentissage profond (Deep Learning), traitement du langage naturel (NLP), vision par ordinateur.
  • Types d’algorithmes d’IA pertinents pour le S&E : régression, classification, clustering, séries temporelles.
  • Présentation des outils et plateformes d’IA couramment utilisés.
  • Discussion : Identification des cas d’usage potentiels de l’IA dans le suivi et l’évaluation de projets.

• Module 2 : Fondamentaux du Suivi et de l’Évaluation des Projets
  • Concepts clés du S&E : indicateurs de performance (KPIs), cadre logique, théorie du changement.
  • Les défis traditionnels du suivi et de l’évaluation : collecte de données, analyse, reporting, subjectivité.
  • Le cycle de vie d’un système de S&E.
  • Discussion : Comment l’IA peut-elle adresser les défis actuels du S&E ?

Partie 2 : L’IA au Service du Suivi et de l’Évaluation des Projets

• Module 3 : Applications de l’IA dans le Suivi des Projets
  • Prédiction des délais et des coûts des projets grâce à l’IA.
  • Détection précoce des risques et des problèmes potentiels.
  • Analyse automatisée de l’avancement des tâches et des jalons.
  • Surveillance en temps réel des performances des ressources.
  • Études de cas : Exemples concrets d’applications d’IA pour le suivi de projets.

• Module 4 : Applications de l’IA dans l’Évaluation des Projets
  • Analyse automatisée des données qualitatives (textes, rapports) via le NLP.
  • Identification de tendances et de modèles dans les données d’évaluation.
  • Visualisation avancée des données pour une meilleure compréhension des impacts.
  • Évaluation de l’efficacité des interventions et des programmes.
  • Études de cas : Exemples concrets d’applications d’IA pour l’évaluation de projets.

Partie 3 : Implémentation et Considérations Éthiques

• Module 5 : Conception et Implémentation d’un Système de S&E Basé sur l’IA
  • Définition des objectifs et des besoins spécifiques du système.
  • Identification des sources de données pertinentes et leur intégration.
  • Sélection des algorithmes et des outils d’IA appropriés.
  • Étapes clés du développement et du déploiement du système.
  • Intégration avec les systèmes de gestion de projet existants.

• Module 6 : Considérations Éthiques et Bonnes Pratiques
  • Biais potentiels dans les données et les algorithmes d’IA.
  • Questions de confidentialité et de sécurité des données.
  • Transparence et explicabilité des modèles d’IA.
  • Responsabilité et gouvernance des systèmes de S&E basés sur l’IA.
  • Meilleures pratiques pour une implémentation réussie et responsable.

Formateur : Experts en intelligence artificielle et en suivi et évaluation de projets.

Évaluation : Questionnaire de satisfaction, évaluation des connaissances acquises (quiz), présentation de projets d’implémentation préliminaires.