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)
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