Objectifs

La valorisation de la donnée est devenue primordiale pour la survie des entreprises. La data science et l’Intelligence Artificielle sont des outils puissants permettant d’exploiter au mieux les données et de prendre des décisions pertinentes.

A l’issue de cette formation, vous saurez :

  • Expliquer ce que sont l’IA et la Data Science
  • Comment l’IA génère de la valeur dans les entreprises
  • Décrire les principales étapes d’un projet de Data Science
  • Calculer le ROI d’un projet de Data Science

5

personnes maximum

7 heures

de formations

Français

comme langue principale

Pré-requis

Il n’y a aucun pré-requis quant aux connaissances spécifiques sur la Data Science ou l’Intelligence Artificielle pour suivre cette formation.

Public visé

Managers, fonctions métiers utilisant la donnée ou fonctions support gérant la donnée, pour créer de la valeur sur les produits/processus/services de l’entreprise.

Moyens pédagogiques

La formation alterne entre apports théoriques et séances participatives avec illustration par des cas concrets (cas d’usages en entreprise) ou démonstrations de solutions d’IA.

Profils formateurs

Optimiser la façon d’utiliser les ressources pour créer le plus de valeur possible.

Programme de la formation

Concepts et histoire de l’IA

  1. Définition des termes
  2. IA dans la culture populaire
  3. IA faible et IA forte
  4. Histoire de l’IA
  5. Exemple au quotidien de l’IA
  6. Pourquoi maintenant ?
  7. Marché de l’IA

Panorama des technologies IA

  1. Vue d’ensemble
  2. Machine learning
  3. Deep learning
  4. IA génératives
  5. Reinforcement learning

Utilisation de l’IA en entreprise

  1. Descriptif de cas d’usage de l’Intelligence Artificielle en entreprise
  2. Activité de brainstorming pour identifier de potentiels cas d’usage et identification des technologies IA à utiliser

Faire des projets IA à valeur

  1. Expertise IA et expertise métier
  2. Les profils d’experts IA
  3. Calcul du ROI d’un projet ML

L’importance de la donnée

  1. Data visualisation
  2. Qualité des données
  3. Data Gouvernance
  4. Data Lake

Points d’attention

  1. Interprétabilité et explicabilité
  2. Biais
  3. Ethique

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