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Formation IA et ingénierie des exigences : maîtriser la nouvelle approche projet

Maîtriser la gestion et la formalisation des exigences dans un contexte de transformation numérique et d’intelligence artificielle

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
2 jours
Niveau
Fondamental
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation ingenierie exigences

Qu’est-ce que l’ingénierie des exigences à l’ère de l’intelligence artificielle ?

L’ingénierie des exigences est une discipline fondamentale dans la gestion des projets informatiques et systèmes complexes. Elle vise à identifier, analyser, formaliser et valider les besoins des parties prenantes. À l’ère de l’intelligence artificielle, cette discipline évolue avec l’introduction de nouvelles technologies capables d’assister la capture, la priorisation et la vérification des exigences de manière plus automatisée et intelligente.

Pourquoi suivre une formation Ingénierie des exigences à l’ère de l’intelligence artificielle ?

Les organisations doivent aujourd’hui gérer des projets de plus en plus complexes et rapides à mettre en œuvre. L’intelligence artificielle offre de nouveaux leviers pour améliorer la qualité des exigences, détecter les incohérences et anticiper les risques. Suivre cette formation permet de comprendre comment intégrer ces outils et méthodes dans le cycle de vie des exigences, tout en maîtrisant les fondamentaux de la modélisation et de la traçabilité. C’est un atout stratégique pour les ingénieurs, chefs de projet et analystes métier souhaitant optimiser la réussite de leurs projets.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

Objectifs pédagogiques

À l'issue de cette formation Ingénierie des exigences à l’ère de l’intelligence artificielle, vous aurez acquis les connaissances nécessaires sur :

  • Comprendre les bases de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Vision, …).
  • Comprendre les concepts des LLM : prédiction probabiliste , hallucinations, variabilité, température, embeddings, fenêtre de contexte.
  • Rédiger des prompts efficaces en distinguant les notions de contexte système, de contexte utilisateur, les structures des prompt et les techniques.
  • Utiliser les LLM pour les activités d’IE (Elucidation, Evaluation, Documentation, Evaluation, Validation, Traçabilité

Objectifs opérationnels

Savoir considérer les risques liés à l’usage de l’IA : hallucinations, confidentialité, biais, sur-confiance, opacité, conformité et impact environnemental.

Programme

Contenu du cours, module par module

5 modules

Programme mis à jour le 28/06/2026

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