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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
  • 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.
 16 Heures

Nombre de participants


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