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Inteligence artificielle : innover et transformer votre entreprise avec l'ia et les données (big datas)

Inteligence artificielle : innover et transformer votre entreprise avec l'ia et les données (big datas)

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

Objectifs

Programme

À l'issue de la formation Innover, transformer son entreprise grâce à l’intelligence artificielle et aux données, les participants seront en mesure de :
Analyser les implications de l'IA et des données dans le cadre de l'innovation et de la transformation numérique.
Distinguer les différentes manières dont l'IA et les données influencent les modèles d'affaires actuels.
Évaluer les répercussions organisationnelles liées à la gouvernance de l'IA et des données.
Maîtriser les aspects juridiques liés à l'IA et aux données en France et en Europe, incluant le RGPD, l'IA Act et le Data Act.
Identifier les facteurs de succès clés pour une gestion de projet réussie dans le domaine de l'IA et des données.
Comprendre les architectures de l'IA et des données les plus couramment utilisées, comme le data lake et la data visualisation.

1. INTRODUCTION À L'IA ET AUX DONNÉES

Compréhension du deep learning et du neurone artificiel
Méthodes d'évaluation d'un modèle d'IA
Exploration de l'IA générative et interaction avec ChatGPT
Définition et utilité d'une solution data lake avec IA
Importance de l'IA dans la mise en qualité des données : détection et correction des erreurs, enrichissement des données
Notions de sécurité des données

2. PLACE DE L'IA ET DES DONNÉES DANS LE PROCESSUS D'INNOVATION

Utilisation des données pour l'innovation et la transformation numérique de l'entreprise
Enjeux et défis liés à l'IA et au deep learning
Présentation de l'IA agentique et de son fonctionnement
Nouveaux métiers liés aux données et à l'IA
Mise en place d'une organisation intégrée encourageant l'utilisation de l'IA
Gouvernance transversale de la donnée et de l’IA au sein de l’entreprise
Utilisation des outils d'analyse avancée pour optimiser les transformations

3. ARCHITECTURE TECHNIQUE : DÉCISIONNEL, BIG DATA, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Le décisionnel dans un contexte de dématérialisation
MDM et référentielles des données
Architecture technique des données : ETL, infocentre, data lake, data visualisation
Machine learning et deep learning : architecture neuronale et IA
Grands modèles de langage (LLM) et modèles génératifs pré-entraînés (GPT)
Principaux types d'apprentissage et déploiement d'un projet d'IA

4. GOUVERNANCE DES DONNÉES ET DE L'IA, LEVIER DE LA TRANSFORMATION NUMÉRIQUE

Importance et définition de la gouvernance des données et de l'IA
Aspects principaux de la gouvernance des données et de l'IA : qualité des données, sécurité
Ethique, conformité et transparence
Bénéfices d'un bon management et d'une bonne gouvernance des données et de l'IA
Création d'une gouvernance pour la donnée et l'IA

5. FACTEURS CLÉS DE SUCCÈS POUR UNE GESTION DE PROJET RÉUSSIE

Définition d'objectifs clairs
Mise en place d'une gouvernance efficace
Approche par petit pas en fonction de la maturité de l'entreprise
Importance de la communication
Vision à long terme et focus sur le problème, pas sur la technologie

6. CADRES RÉGLEMENTAIRES, SOUVERAINETÉ, GÉOPOLITIQUES DES DONNÉES ET DE L'IA

Enjeux géopolitiques des données : EU, USA, Chine
Cloud Act, e-evidence, EU-U.S. Data Privacy Framework
Cadre réglementaire européen : RGPD, Data Governance Act, Data Act
Futur cadre européen de l’intelligence artificielle (AI Act)
Enjeux de la souveraineté en IA et les données

7. TENDANCES ET ORIENTATIONS FUTURES DE L'IA ET DES DONNÉES

Evolution rapide des technologies de l'IA générative et des big data/small data
Allier souveraineté et modernité : le cas des GAFA
Vers une IA éthique et responsable
Automatisation intelligente (RPA, IA...)

Public visé

Cette formation s'adresse à une gamme diversifiée de professionnels qui souhaitent innover et transformer leur entreprise grâce à l'intelligence artificielle et aux données. En premier lieu, elle est destinée aux Chiefs Data Officers, aux Data Ingénieurs et aux Data Architectes, qui sont directement impliqués dans la gestion et l'exploitation des données dans l'entreprise. De plus, cette formation est parfaitement adaptée aux décideurs, au niveau de la Direction Générale, qui ont besoin de comprendre comment l'intelligence artificielle et les données peuvent contribuer à la stratégie globale de l'entreprise. Les Directeurs Métier, les Directeurs de Business Unit et les Directeurs des Systèmes d'Information y trouveront également des informations précieuses pour adopter une approche data-driven dans leurs opérations. Enfin, les Chefs de Projets Numériques, qui sont en charge de la mise en œuvre de projets technologiques au sein de l'entreprise, pourront acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'intelligence artificielle dans leurs initiatives.

Prérequis

Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur. Ces outils sont indispensables pour une participation active aux sessions de formation en ligne. Une bonne compréhension de la langue française est également nécessaire pour suivre la formation efficacement. Il est recommandé d'avoir une attitude proactive et une volonté d'apprendre de nouvelles compétences liées à l'intelligence artificielle et à la gestion des données. Bien que non obligatoire, une expérience en gestion d'entreprise ou en innovation pourrait être bénéfique pour comprendre les concepts avancés abordés lors de la formation.

Méthodes pédagogiques

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Modalités d'évaluation

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.