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
- L’IA étroite et l’IA générale
- Apprentissage automatique, apprentissage profond et science des données
- Comment fonctionne l’apprentissage automatique, sans jargon technique
L’IA générative et les agents d’IA en milieu d’affaires
- Capacités et limites de l’IA générative
- Les agents d’IA et leur fonctionnement
- Applications commerciales courantes de l’IA générative
- Les hallucinations et les limites des outils actuels
Préparation des données : le fondement de l’IA
- Données structurées et non structurées
- Qualité des données et ses dimensions clés
- Essentiels de la gouvernance des données pour les gestionnaires
- Pourquoi la préparation des données prime sur l’IA
Où l’IA crée de la valeur commerciale
- La matrice des opportunités en IA
- Analyse de la chaîne de valeur pour les cas d’usage de l’IA
- Activités principales et d’appui
- Les processus qui génèrent le plus de valeur
Cas de succès en IA et leçons apprises
- Applications réelles de l’IA dans différentes fonctions d’affaires
- Les facteurs de réussite des mises en œuvre réussies
- Les schémas d’échecs courants et comment les éviter
Atelier : Identifier les opportunités en IA par département
- Cartographie des processus et des points de douleur par département
- Idées de cas d’usage de l’IA pour chaque domaine d’activité
- Compléter un canevas des opportunités en IA
- Partager et discuter des résultats entre les départements
Priorisation des cas d’usage de l’IA pour une valeur maximale
- Évaluation de la valeur par rapport à la faisabilité
- Victoires rapides et paris stratégiques
- L’entonnoir de projets d’IA
- Sélection des premiers cas d’usage à poursuivre
Gouvernance de l’IA : rôles, comités et responsabilité
- Qui devrait diriger l’IA dans l’organisation
- Rôles, comités et responsabilités en matière de gouvernance
- Centre d’excellence ou responsabilité distribuée
- Bonnes pratiques de gouvernance de l’IA
Sécurité, risque et IA responsable
- Contraintes en matière de sécurité de l’information et de protection des données
- Évaluation des risques pour les initiatives d’IA
- Lignes directrices éthiques et utilisation responsable de l’IA
- Créer une IA de confiance
Bâtir une organisation prête pour l’IA
- Évaluation de la maturité en IA
- Compétences et habiletés pour le parcours de l’IA
- Gestion du changement et préparation culturelle
- Le cycle de la stratégie en IA
Atelier : Élaboration de la feuille de route de mise en œuvre et du plan d’action en IA
- Consolider la carte des opportunités
- Définir les phases, les victoires rapides et les jalons
- Désigner les responsables, les indicateurs et les points de contrôle de gouvernance
- Produire la feuille de route initiale et les 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 d’affaires ou de gestion.
Public cible
- Cadres supérieurs et chefs de département.
- Gestionnaires généraux et dirigeants.
- Dirigeants responsables des initiatives 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