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)
la méthode correcte pour formuler des requêtes et intégrer des garde-fous dans les instructions.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Formation - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Traduction automatique
Comprendre les fonctions et les outils de l'IA pour faciliter nos tâches. Il est nécessaire de faire évoluer l'IA Chubb, notamment pour l'analyse et la création de présentations.
Tri wulandari - PT Chubb Life Insurance Indonesia
Formation - AI Literacy & Productivity
Traduction automatique