Définir sa stratégie ia générative et choisir les meilleurs outils ia du marché pour son entreprise

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et différencier les divers types d'IA, tels que l'IA prédictive, la vision par ordinateur, et l'IA générative, afin d'identifier leurs applications les plus pertinentes en entreprise.
• Explorer les outils et plateformes d'IA générative pour choisir ceux qui répondent le mieux aux besoins de votre entreprise, en incluant notamment des solutions comme ChatGPT, Microsoft Copilot, Perplexity, Noota, Gamma, Midjourney, Dust….
• Découvrir une méthodologie pratique pour repérer les cas d'usage de l'IA qui offrent le meilleur retour sur investissement pour les TPE/PME, en évaluant les gains de productivité tant quantitatifs que qualitatifs.
• Identifier les considérations techniques pour l'intégration de l'IA dans l'infrastructure actuelle de l'entreprise, en prenant en compte les contraintes telles que la confidentialité des données, le coût des différentes approches (SaaS ou hébergées), les enjeux juridiques, etc.
• Acquérir la compréhension des risques potentiels liés à l’utilisation de l'IA, et développer des stratégies pour éviter ces risques.
• Obtenir les connaissances nécessaires pour sélectionner les outils IA les plus adaptés en fonction de vos contraintes (budget, protection des données, etc) et de vos besoins métiers spécifiques.
• Devenir autonome pour définir sa stratégie IA et choisir les meilleurs outils, pour améliorer la productivité de ses équipes.

1. TOUR DE TABLE

Tour de table pour permettre aux participants d’exposer leurs attentes ou besoins spécifiques éventuels, afin que le formateur puisse adapter le contenu de la formation au plus près des cas d’usage

2. PANORAMA DES DIFFÉRENTS TYPE D’IA ET LEURS PRINCIPALES APPLICATIONS

• introduction aux concepts clés de l'IA
• IA prédictive et Machine Learning (ex. analyse de crédit, catégorisation, etc)
• Computer Vision (analyse d’images ou de vidéos)
• IA générative (génération de texte, code, image, son, vidéo)
• introduction à l’IA générative : définition, principes de fonctionnement, applications concrètes pour l’entreprise
• appréhender les capacités et les limitations de l’IA générative (savoir dans quel cas l’utilisation de l’IA générative est pertinente et quand elle ne l’est pas)
• découvrir les différences entre les différents modèles LLM (ex. GPT4, o1-preview, Claude, Mistral, Llama, etc)
• comprendre les différents mode d’interaction (chatbot, multi-modal, vocal)

3. EXPLORATION DES OUTILS ET PLATEFORMES D'IA GÉNÉRATIVE

• Démonstration des outils de productivité basés sur l'IA (ex. ChatGPT, Perplexity, Noota, Gamma, Midjourney…)
• Présentation des solutions d'IA intégrées aux suites bureautiques (Microsoft Copilot, Google Gemini)
• Présentation des plateformes d'IA d’entreprise (Dust, VirtualBrain, Glean, Quivr)
• Exploration des services API des fournisseurs LLM pour le développement d’applications métier spécifiques (ex. OpenAI, Microsoft Azure, Mistral, etc)

4. DÉFINIR SA STRATÉGIE IA EN FONCTION DES OBJECTIFS BUSINESS

• découverte d’une méthodologie simple et efficace pour identifier les cas d’usages de l’IA les plus rentables pour les TPE/PME (approche quick-win)
• savoir distinguer les différents niveaux de gain de productivité liés à l’IA (individuelle, équipe, entreprise)
• appréhender et évaluer les gains de productivité liés à l’IA (quantitatifs et qualitatifs)
• évaluer le coût des outils d’IA générative et choisir les versions les plus adaptées en fonction de mes besoins (gratuit, payant, premium)
• comprendre comment estimer le ROI réel (retour sur investissement) de l’IA pour mon entreprise

5. DÉFINIR SA STRATÉGIE IA EN FONCTION DES OBJECTIFS TECHNIQUES

• étude de l'intégration de l'IA dans l’environnement technique existant
• considérations sur la confidentialité des données et le choix des architectures et fournisseurs de LLM
• analyse de l'approche "Construire vs Acheter" ("Build vs Buy")
• analyse des approches SaaS vs solution hébergée (on-premise)
• revue des principaux services managés (Microsoft Azure, Amazon Bedrock, Hugging Face, etc)
• comparaison entre LLMs propriétaires (fermés) et open-source
• comprendre le fonctionnement du RAG (Retrieval Augmented Generation) pour connecter l’IA avec les bases de connaissances de son entreprise
• exploration de l’approche de fine-tuning pour répondre à des besoins métiers spécifiques

6. LES RISQUES LIÉS A L’IA ET COMMENT LES ÉVITER

• protection des données d’entreprise et choix des fournisseurs d’IA
• enjeux légaux (RGPD, etc) et choix des fournisseurs d’IA
• enjeux éthiques (biais potentiels, etc) et choix des LLM
• comment limiter les risques liés à l’usage (hallucinations, etc)
• acculturation des collaborateurs et sensibilisation aux bonnes pratiques

7. SYNTHÈSE ET REVUE DES BESOINS INDIVIDUELS

• synthèse sur les différentes considérations abordées durant la formation
• conseils pour choisir le ou les outil(s) IA le(s) mieux adapté(s) à ses besoins, en fonction de ses contraintes (budget, protection des données, etc)
• prise en compte des besoins individuels des participants, dans la mesure du temps restant disponible, en tentant d’y répondre de manière collective