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...).