BC04 Growth & Data Automation - Mener des projets IA et Big Data en équipe en intégrant les contraintes légales et des considérations éthiques

Etapes cles pour la gestion de projets en IA et Big Data Identifier les evolutions cles dans le domaine : Analyser des sources specialisees pour rester informe des dernieres innovations en IA et Big Data, en vue d alimenter les strategies de projet. Adopter une approche methodique pour surveiller les tendances emergentes et anticiper les besoins futurs. Formuler la problematique metier : Structurer et evaluer la problematique en utilisant des outils analytiques adaptes, permettant de concevoir un cahier des charges precis, aligne sur les objectifs metiers et les besoins specifiques du projet. Evaluer les risques et garantir la conformite : Identifier les risques lies a l ethique, au RGPD, et aux normes environnementales dans les projets IA et Big Data. Proposer des audits structures et des mecanismes de controle pour assurer la conformite tout au long du cycle de vie du projet. Planification des ressources et gestion du calendrier : Coordonner efficacement les ressources humaines et materielle, en elaborant un planning detaille des activites. Integrer des methodes de suivi pour respecter les delais et optimiser les budgets. Encadrement d equipes multidisciplinaires : Piloter des equipes variees en instaurant des mecanismes de feedback continus et des outils de suivi collaboratifs. Favoriser une communication claire pour maintenir une progression harmonieuse du projet. Presentation inclusive des resultats : Adapter le contenu et la forme des livrables aux differentes parties prenantes, en veillant a l accessibilite pour les personnes en situation de handicap. Suivre les directives WCAG pour garantir une communication claire et inclusive, facilitant la comprehension et l engagement.