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Les fondamentaux de la data et de l’IA en 2024

avec Raphaël Deswarte
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2 jours - 1900 € - Présentiel - Français

Pour qui ?

tout public

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Depuis 15 ans, l’analyse de données a connu un essor spectaculaire, et les opportunités liées au Big Data et à l’Intelligence Artificielle ont transformé de nombreux métiers. Bill Gates évoque une révolution par l’IA aussi forte que « les téléphones portables et Internet ». Le boom de l’IA générative, notamment depuis le phénomène ChatGPT en 2022, a encore amplifié les possibilités offertes par la data science.

Parvenir à transformer son activité grâce à l’analyse de données et rendre son entreprise ou son département « data-driven » nécessite d’embarquer les équipes bien au-delà des experts de l’IA. Cette formation a précisément été conçue pour donner tous les éléments de compréhension nécessaires aux équipes métier non expertes pour qu’elles se sentent à l’aise avec les concepts, qu’elles perçoivent comment la data science et l’IA peuvent dès à présent les aider à mieux exercer leur activité, et qu’elles interagissent efficacement avec les experts data de leur entreprise.

De multiples focus sur le cas particulier de l’IA générative et de ses opportunités seront faits tout au long de la formation.

Cette formation ne nécessite pas de pré-requis ni de connaissance préalable. Elle est accessible à tout public.

Méthodes mobilisées

  • Formation magistrale
  • Démonstrations variées (génération de texte, de musique, de vidéo, de présentations types Powerpoint, …)
  • Quizz
  • Exercices

Objectifs

  • Démystifier les concepts clés de l’IA et de l’analyse de données, et donner l’envie de s’y lancer à fond !
  • Dresser un panorama détaillé des approches et données utilisables
  • Bien identifier les usages possibles de l’IA dans votre métier aujourd’hui et demain
  • Donner les éléments opérationnels à connaître pour mener à bien un projet utilisant de l’IA et de l’analyse de données, depuis la priorisation jusqu’à la production en passant par les risques et aspects réglementaires
  • Interagir efficacement avec tous les acteurs impliqués dans les projets data, en ayant conscience des spécificités et enjeux propres à chaque partie prenante.

Programme

« Les données » : de quoi parle-t-on vraiment ?

  • Types et natures des données
  • Des données de sources et de qualité variées
  • Qu’est-ce que le « Big Data » ? Quels changements implique-t-il ? Quelles opportunités ?

Tirer profit des données : les grandes approches d’IA et de machine learning

  • L’Intelligence Artificielle et ses différentes déclinaisons : de l’IA symbolique au machine learning
  • Quelles tâches peut-on réaliser en machine learning ?
  • Intelligence Artificielle Générative : définition et spécificités
  • Quelques causes de l’effervescence récente

Opportunités, grands types de cas d’usage et exemples pour les secteurs bancaires et financiers

  • Efficacité des collaborateurs au quotidien
  • Développement informatique
  • Gestion des risques
  • Relation clients
  • Développement commercial

Les profils et compétences utiles pour un projet data

  • Le diagramme des compétences
  • Les acteurs d’un projet data

Points de vigilance sur les projets utilisant de l’IA et de l’analyse de données

  • Aspects règlementaires essentiels
  • Limites actuelles de l’IA
  • Risques liés aux projets utilisant de l’IA
  • Risques liés à l’IA générative

Facteurs-clés de succès pour les projets utilisant de l’IA

  • Les spécificités des projets utilisant de l’IA
  • Engager le sponsor et le management
  • Prioriser efficacement
  • Mitiger l’incertitude liée aux performances
  • Bien gérer son patrimoine de données
  • Faire les bons choix stratégiques et technologiques
  • Mettre en production et maintenir en production
  • Faire le change management nécessaire auprès des utilisateurs

Comprendre quelques impacts importants liés aux évolutions récentes

  • Impact des outils low-code/no-code : vers les « data citizens »
  • Impact environnemental
  • Impact sur les métiers
  • Impact sociétal

Application : exercices d’idéation et de préparation de cas d’usage

  • Présentation des thématiques proposées
  • Exercices individuel ou par groupe sur ces thématiques : recherche de cas d’usage possibles, préparation des projets correspondants

Compétences

  • Identifier la variété des données utilisables de votre écosystème et les spécificités de chacune
  • Identifier, pour votre métier, les cas d’usage permis par l’IA et l’analyse de données
  • Comprendre les spécificités de l’IA générative, tant en termes d’opportunités que de risques
  • Connaître les spécificités des projets data et bonnes pratiques associées
  • Savoir identifier les facteurs clés de succès dans vos projets utilisant de l’IA et de l’analyse de données, et les compétences nécessaires pour les mener à bien
  • Avoir en tête quelques impacts importants de l’IA et de l’analyse de données

Points forts

  • Formateur data scientist ayant déjà enseigné pour plusieurs entreprises ainsi qu’à l’Ecole Polytechnique
  • Formation très riche, avec un panorama large et à jour des évolutions récentes sur ce sujet

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