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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 opposition à IA générale
  • Apprentissage automatique, deep learning et data science
  • Fonctionnement de l’apprentissage automatique sans jargon technique

IA générative et agents IA en entreprise

  • Capacités et limites de l’IA générative
  • Agents IA et leur mode de fonctionnement
  • Applications commerciales courantes de l’IA générative
  • Illusions (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 managers
  • Pourquoi la préparation des données prime sur l’IA

Où l’IA crée de la valeur commerciale

  • La matrice des opportunités IA
  • Analyse de la chaîne de valeur pour les cas d’usage IA
  • Activités principales et de support
  • Processus générant la plus grande valeur

Cas de succès IA et leçons apprises

  • Applications IA réelles dans les différentes fonctions commerciales
  • Ce qui a permis le succès des implémentations réussies
  • Modèles d’échec courants et comment les éviter

Atelier : identifier les opportunités IA par département

  • Cartographie des processus et des points de douleur par département
  • Élaboration d’idées de cas d’usage IA pour chaque domaine d’activité
  • Complétion d’un canevas des opportunités IA
  • Partage et discussion des constats entre les départements

Priorisation des cas d’usage IA pour une valeur maximale

  • Scoring valeur contre faisabilité
  • Victoires rapides par opposition à paris stratégiques
  • Le tunnel des projets IA
  • Sélection des premiers cas d’usage à développer

Gouvernance de l’IA : rôles, comités et responsabilité

  • Qui doit diriger l’IA dans l’organisation
  • Rôles, comités et responsabilités de gouvernance
  • Centre d’excellence contre propriété distribuée
  • Bonnes pratiques de 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
  • Directives 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 aptitudes pour le parcours IA
  • Gestion du changement et préparation culturelle
  • Le cycle de stratégie IA

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

  • Consolidation de la carte des opportunités
  • Définition des phases, des victoires rapides et des jalons
  • Assignation des responsables, des métriques et des points de contrôle de gouvernance
  • Élaboration de la feuille de route initiale et des prochaines étapes

Pré requis

  • Aucune connaissance technique ou de programmation préalable n’est requise.
  • Un intérêt pour l’application de l’IA dans un contexte commercial ou de management.

Public cible

  • Managers seniors et chefs de département.
  • Managers généraux et dirigeants.
  • Leaders responsables des initiatives de digitalisation et de transformation.
 16 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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