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.
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