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Formation : Valoriser la Data par l'Intelligence Artificielle (IA)

concevoir des projets IA / Data pour créer de la valeur

Valoriser la Data par l'Intelligence Artificielle (IA)

concevoir des projets IA / Data pour créer de la valeur
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L'IA impacte l’ensemble des processus métiers, avec des gains potentiels de rentabilité significatifs. Il est donc nécessaire de déployer une culture IA / Data, au-delà des équipes techniques, car ce sont les « métiers » qui vont avoir à imaginer les nouveaux usages, produits et modèles d’affaires basés sur de l’IA.


Inter
Intra
Sur mesure

Séminaire en présentiel ou en classe à distance

Réf. IAV
Prix : 2090 € H.T.
  2j - 14h00
Pauses-café et
déjeuners offerts
Nous contacter




L'IA impacte l’ensemble des processus métiers, avec des gains potentiels de rentabilité significatifs. Il est donc nécessaire de déployer une culture IA / Data, au-delà des équipes techniques, car ce sont les « métiers » qui vont avoir à imaginer les nouveaux usages, produits et modèles d’affaires basés sur de l’IA.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre les principes de l’Intelligence Artificielle (IA)
  • Acquérir le vocabulaire lié à l'Intelligence Artificielle
  • Découvrir les principales applications business de l’IA
  • Comprendre les risques liés à l'IA
  • Prendre conscience des composantes nécessaires à une stratégie IA/Data

Public concerné
Cadres dirigeants, décideurs, directeurs et chefs de projet, responsables de produit, MOA, MOE.

Prérequis
Aucune connaissance particulière.

Programme de la formation

L'IA, qu'est-ce que c'est ?

  • Echauffement : la culture IA / Data.
  • Définition et vocabulaire IA, data.
  • L' IA / Data en entreprise, une opportunité.
  • Principaux acteurs du marché.
  • La réalité des mises en œuvre en entreprise.
Echanges
Echanges et quizz sur la culture IA, sur la data.

L'IA / Data, comment ça marche ?

  • Data literacy : définition, principes.
  • Le cycle de vie de la donnée.
  • Usages : de l'analyse descriptive des données au prédictif.
  • Principes du machine Learning.
  • Introduction au deep Learning.
  • Perception (vision, langage, ...) ou comment traiter des données non structurées.
Exercice
Quizz sur le machine Learning.

L'IA / Data, pour quoi faire ?

  • Illustration des applications de l'IA avec de nombreux cas d'usage.
  • Retours d'expérience de secteurs variés de l'entreprise : marketing/ventes, RH/finance, production/qualité, maintenance.
Echanges
Discussion autour des projets présentés.

Enjeux et risques

  • Impact de l'IA sur les emplois et compétences.
  • Zoom sur l'explicabilité et les biais des algorithmes.
  • Régulation et/ou auto-régulation.
  • Autres enjeux éthiques.
Echanges
Les compétences, la transparence des algorithmes, le biais, l'explicabilité...

Se préparer à l'IA / Data

  • Stratégie et culture Data.
  • Quelles compétences nécessaires.
  • L'enjeu des données : qualité, disponibilité, représentativité...
  • Les spécificités des projets IA / Data.
  • De la définition du cas d'usage aux enjeux de la mise en production et de la maintenance.
Echanges
Les facteurs clés de réussite de la mise en œuvre de l’IA.

Quelles applications pour le business

  • Quelles applications pour mon business ?
  • Imaginer des projets IA / Data pour créer de la valeur.
Exercice
Exercice d'idéation en groupe pour imaginer des applications d'IA et de ses principales composantes (cas d'usage, data, modèle, compétences...).


Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • France Travail sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller France Travail.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • France Travail sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller France Travail.

Avis clients
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Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
OLIVIER G.
15/10/24
2 / 5

Le titre de la formation porte sur la valorisation de la donnée par l’IA. A l’image des généralités comme "ça peut sauver des vies" ou le concept de la "voiture autonome", je n’ai pas la sensation d’avoir obtenu des réponses concrètes. De la part du formateur, je trouve dommage qu’il n’y ait pas eu de Dynamiseur ou davantage de cas d’application. Idem, aucune question de type "qu’avez vous retenu de la formation?" Ou "avez vous un thème qui vous intéresse?
FLORENCE C.
15/10/24
3 / 5

Le contenu ne correspond pas à mes attentes. Trop de théorie générale, trop peu de cas pratiques en lien avec l’entreprise.
SEBASTIEN M.
15/10/24
3 / 5

La formation est une introduction à l’IA qui m’a permis de comprendre les différents termes. Néanmoins, la valorisation de la DATA a été peu traitée. J’aurais aimé que les bases et enjeux soient survolés plus rapidement la 1ere journée et que la deuxième journée nous présente davantage de cas d’usage de l’IA adaptée aux enjeux professionnels des participants.


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Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
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Classe à distance