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.
Nos clients témoignent (2)
Le formateur est patient et très aidant. Il maîtrise bien le sujet.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Formation - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traduction automatique
Capable de s'adapter en fonction des suggestions du public, par exemple en créant un scénario d'agent IA en temps réel.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Formation - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traduction automatique