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Plan du cours

Fondamentaux de l'IA : concepts, types et idées reçues

  • Ce qu'est l'intelligence artificielle et ce qu'elle n'est pas
  • IA étroite par rapport à l'IA générale
  • Apprentissage automatique (machine learning), apprentissage profond (deep learning) et science des données
  • Comment fonctionne l'apprentissage automatique sans jargon technique

IA générative et agents d'IA dans le monde des affaires

  • Capacités et limites de l'IA générative
  • Agents d'IA et leur fonctionnement
  • Applications métiers courantes de l'IA générative
  • Hallucinations et limites des outils actuels

Préparation des données : le socle de l'IA

  • Données structurées et non structurées
  • Qualité des données et ses dimensions clés
  • Essentiels de la gouvernance des données pour les dirigeants
  • Pourquoi la préparation des données précède l'IA

Où l'IA crée de la valeur pour l'entreprise

  • La matrice des opportunités IA
  • Analyse de la chaîne de valeur pour les cas d'usage d'IA
  • Activités principales et d'appui
  • Les processus qui génèrent la plus grande valeur

Cas de succès en IA et leçons tirées

  • Applications réelles de l'IA dans les différentes fonctions métier
  • Les facteurs clés du succès des implémentations
  • Modèles d'échec courants et comment les éviter

Atelier : identifier les opportunités IA par département

  • Cartographie des processus et des points de douleur du département
  • Génération d'idées de cas d'usage d'IA pour chaque domaine d'activité
  • Compléter un canevas d'opportunités IA
  • Partage et discussion des résultats entre les départements

Priorisation des cas d'usage d'IA pour une valeur maximale

  • Score de valeur par rapport à la faisabilité
  • Gains rapides par rapport aux paris stratégiques
  • Le entonnoir de projets IA
  • Sélection des premiers cas d'usage à développer

Gouvernance de l'IA : rôles, comités et redevabilité

  • Qui doit piloter l'IA au sein de l'organisation
  • Rôles, comités et responsabilités en matière de gouvernance
  • Centre d'Excellence par rapport à une appropriation distribuée
  • Meilleures pratiques de la gouvernance de l'IA

Sécurité, risque et IA responsable

  • Contraintes de sécurité de l'information et de protection des données
  • Évaluation des risques pour les initiatives IA
  • Lignes directrices éthiques et usage responsable de l'IA
  • Construire une IA de confiance

Construire une organisation prête pour l'IA

  • Évaluation de la maturité IA
  • Compétences et capacités pour le parcours IA
  • Gestion du changement et préparation culturelle
  • Le cycle de stratégie IA

Atelier : création de la feuille de route d'implémentation IA et du plan d'action

  • Consolidation de la carte des opportunités
  • Définition des phases, des gains rapides et des jalons
  • Affectation des responsables, des indicateurs et des points de contrôle de la gouvernance
  • Production de la feuille de route initiale et des prochaines étapes

Pré requis

  • Aucune connaissance technique ou en programmation préalable n'est requise.
  • Un intérêt pour l'application de l'IA dans un contexte métier ou managérial.

Public cible

  • Cadres supérieurs et responsables de département.
  • Gérants généraux et dirigeants exécutifs.
  • Responsables de l'initiative de numérisation et de transformation.
 16 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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