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Tirer parti de la data et de l’IA dans son business

avec Raphaël Deswarte
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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 (« IA ») 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.

Pour autant, dans nombreuses entreprises et équipes sont encore « au milieu du gué », ayant du mal à amener en production des cas d’usage IA vraiment transformants, et plus généralement à tirer la pleine valeur de leurs données (ainsi, 42 % des entreprises n’utilisent pas encore le plein potentiel de l’IA). En effet, le succès sur des projets basés sur l’IA et la data suppose un alignement de nombreux facteurs : engagement du top management (IBM a sorti récemment une étude sur le leadership à l’heure de l’IA), compétences des employés, adéquation des moyens techniques, réflexion sur les processus. Cette formation vous donnera les clés sur les différents aspects permettant de tirer profit de l’IA dans votre métier, en vous faisant comprendre les grands cas d’usage, les risques et limites, les facteurs-clés de succès et les spécificités des projets data. Elle fera de nombreux focus sur l’IA générative.

Elle ne nécessite pas de pré-requis ni de connaissance préalable. Elle est ainsi accessible à tout public, mais vise particulièrement les managers et les chefs de projet

Méthodes mobilisées :

  • Formation magistrale
  • Démonstrations variées (génération de texte, de musique, de vidéo, de présentations types Powerpoint, …)
  • Quizz
  • Exercices, dont des cas pratiques d’idéation et de préparation de projets data

Objectifs

  • Comprendre les concepts clés de l’IA et de l’analyse de données
  • Présenter les grandes familles de cas d’usage avec des exemples variés
  • Eclairer les décisions essentielles liées aux projets data : choix métier, humains, technologiques
  • Donner les éléments opérationnels à connaître 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 projets data, en ayant conscience des spécificités et enjeux propres à chaque partie prenante.

Programme

Les concepts-clés de l’IA et de la data science en 2024

  • Introduction : la donnée, reflet de toutes les activités
  • Clarifions quelques termes : data science, statistiques, machine learning, deep learning, IA
  • Focus sur l’IA générative

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

Points de vigilance sur les projets utilisant de l’IA

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

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

Les profils et compétences utiles pour un projet data

  • Le diagramme des compétences
  • Des compétences multiples, nécessitant des profils complémentaires
  • Recrutement, re-skilling

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

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

Compétences

  • Identifier, pour son métier, les cas d’usage permis par l’IA et l’analyse de données
  • 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
  • Savoir quels sont les points d’attention à vérifier quand on mène un projet utilisant de l’IA
  • Comprendre les compétences et profils nécessaires dans l’équipe d’un projet data pour le mener à bien

Points forts

  • Formateur data scientist ayant déjà enseigné pour plusieurs entreprises ainsi qu’à l’Ecole Polytechnique
  • Formation à jour des évolutions récentes sur ce sujet