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Formation : Innover, transformer son entreprise grâce à l’intelligence artificielle et aux données

Innover, transformer son entreprise grâce à l’intelligence artificielle et aux données



Nouvelle formation

Ce séminaire vous aide à comprendre le rôle clé de l’IA (deep learning, machine learning, IA générative, IA agentique) et des données comme moteurs de l’innovation et de la transformation numérique. Il offre une vision large des tendances et orientations en IA, ainsi que des enjeux business et technologiques. Vous explorerez les acteurs du marché (Mistral, Microsoft, Google, Meta…), les aspects organisationnels et réglementaires (IA Act, Data Act), ainsi que la mise en place de l'IA et son évolution. Le tout illustré par de nombreux exemples.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Séminaire en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. ITD
  2j - 14h00
Prix : 2140 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts




Ce séminaire vous aide à comprendre le rôle clé de l’IA (deep learning, machine learning, IA générative, IA agentique) et des données comme moteurs de l’innovation et de la transformation numérique. Il offre une vision large des tendances et orientations en IA, ainsi que des enjeux business et technologiques. Vous explorerez les acteurs du marché (Mistral, Microsoft, Google, Meta…), les aspects organisationnels et réglementaires (IA Act, Data Act), ainsi que la mise en place de l'IA et son évolution. Le tout illustré par de nombreux exemples.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Appréhender les enjeux de l’IA, de la donnée dans le processus de l’innovation et de la transformation numérique
Connaître le rôle de l’IA et des données dans les nouveaux business models
Appréhender les aspects organisationnels engendrés par la gouvernance de l’IA et des données
Comprendre le cadre juridique et la souveraineté en France et en Europe (RGPD, IA Act, Data Act…)
Identifier les facteurs de succès clés pour une gestion de projet réussie
Adopter une vue d’ensemble des architectures de l’IA et des données (data lake, data visualisation) les plus utilisées

Public concerné
Chiefs data officer, data ingénieurs, data architectes, décideurs (Direction Générale), directeurs métier, directeurs business unit, directeurs des systèmes d’information, chefs de projets numériques.

Prérequis
Aucune connaissance particulière.

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.

Programme de la formation

1
L’introduction à l’IA et aux données

  • Qu’est-ce que le deep learning ?
  • Qu’est-ce qu’un neurone artificiel ? Comment fonctionne l’apprentissage ?
  • Comment évaluer un modèle ?
  • Qu’est-ce que l’IA générative ? Comment interagir avec ChatGPT ?
  • Qu’est-ce que c’est qu’une solution data lake avec IA ?
  • Le rôle de l'IA dans la mise en qualité des données.
  • Détection et correction des erreurs, standardisation des données, enrichissement et nettoyage des données.
  • Sécurité des données.

2
Place de l’IA et des données dans le processus de l’innovation

  • Les données au service de l’innovation et de la transformation numérique de l'entreprise.
  • Les enjeux : l’IA et deep learning, le gain de productivité, optimisation des processus, gain de performance.
  • Les défis et les erreurs classiques.
  • IA agentique, qu'est-ce que c'est ? Comment ça marche.
  • Les nouveaux métiers liés aux données et à l’IA.
  • Comment mettre en place un pilotage par silos à une organisation intégrée permettant d’encourager l'utilisation de l'IA.
  • Comment mettre en place une gouvernance transversale de la donnée et de l’IA au sein de l’entreprise ?
  • Les différents modèles, les bonnes pratiques.
  • Comment mettre en place un pilotage par la donnée et l’IA pour optimiser les transformations ?
  • Culture de la donnée et de l’IA, utiliser des outils d’analyse avancée (deep learning, data visualisation).
Réflexion collective
Impact sur le business model : ressources humaines (automatisation du recrutement, analyses prédictives), finance (optimisation des investissements, fraudes, gestion des risques), Industrie (maintenance prédictive, optimisation des chaînes de production), service public (enseignement, recherche...).

3
L’architecture technique : décisionnel, big data, intelligence artificielle

  • Le décisionnel dans un contexte de dématérialisation, pourquoi et pour qui ?
  • MDM et référentielles des données.
  • L'architecture technique des données : ETL, infocentre, data lake, data visualisation.
  • Machine learning et deep learning. Architecture neuronale, intelligence artificielle.
  • Les grands modèles de langage (LLM) et les modèles génératifs pré-entraînés (GPT).
  • Les principaux types d’apprentissage.
  • Déployer un projet d’IA dans l’entreprise.
  • Principaux acteurs du marché (Mistral, Microsoft, Google, Amazon, Met...).
  • Les RAG (Retrieval-Augmented Generation) : fonctionnement, avantages.
  • Applications pratiques (chatbots, recherche documentaire…).

4
La gouvernance des données et de l’IA, levier de la transformation numérique

  • Pourquoi la gouvernance des données et de l’IA est-elle au centre d’une telle démarche ?
  • Qu'est-ce que la gouvernance des données et de l'IA ?
  • Les principaux aspects de la gouvernance des données et de l'IA. Qualité des données, sécurité des données.
  • Éthique et conformité, transparence.
  • Comment mettre en place une gouvernance des données et de l'IA ?
  • Quels sont les bénéfices d’un bon management et d’une bonne gouvernance des données et de l’IA ?
  • Quelle trajectoire pour mettre en place une telle gouvernance ?
  • Une gouvernance pour la donnée et une gouvernance pour l’IA ou vers une gouvernance partagée ?
  • Les défis et les risques techniques (référentiel MDM).

5
Les facteurs clés de succès pour une gestion de projet réussie

  • Définir des objectifs clairs.
  • Mettre en place une gouvernance efficace.
  • Adapter une approche par petit pas en fonction de la maturité de l’entreprise.
  • Communiquer efficacement.
  • Se doter d’une vision à long terme.
  • Se concentrer sur le problème, pas sur la technologie.
  • Investir dans les infrastructures (IA, données).
  • Comprendre les limites de l'IA et le pilotage par la donnée.

6
Cadres réglementaires, souveraineté, géopolitiques des données et de l’IA

  • Les enjeux géopolitiques des données : EU, USA, Chine.
  • Cloud Act, e-evidence, EU-U.S. Data Privacy Framework.
  • Le cadre réglementaire européen : RGPD, Data Governance Act, Data Act.
  • Le futur cadre européen de l’intelligence artificielle (AI Act).
  • Quels sont les enjeux en matière de la souveraineté en IA et les données ?
  • Qu'est-ce que la souveraineté ? Comment la garantir ?
  • Le cadre américain des données.

7
Tendances et orientations futures de l’IA et des données

  • L'évolution rapide des technologies de l'IA générative et des big data/small data.
  • Comment allier souveraineté et modernité notamment des GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon).
  • Vers une IA éthique et responsable.
  • Automatisation intelligente (RPA, IA...).


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Horaires
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.
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
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie




PARTICIPANTS
Futurs managers et responsables d’équipe souhaitant structurer leur pratique managériale

PRÉREQUIS
Aucun

COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.

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.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les stages pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation. • À l’issue de chaque stage ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. • Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le stagiaire a bien assisté à la totalité de la session.

MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.

ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l'adresse psh-accueil@orsys.fr.