1
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.
2
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.
3
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.
4
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...
5
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.
6
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...).