Le programme de la formation
Jour 1 - Comprendre les bénéfices de l’Intelligence Artificielle pour le manager et pour ses équipes
- 9:00 - 10:30 : Introduction à l’IA: S’approprier les concepts de base de l'intelligence artificielle et son impact sur le monde du travail.
IA traditionnelle vs IA générative. - Exemples d’applications réussies dans divers secteurs.
1. Eramet
Eramet, un groupe minier et métallurgique français, a expérimenté l’utilisation de l’IA no-code pour optimiser ses procédés métallurgiques.
2. Dataiku
Dataiku, Ses outils permettent aux experts métiers de plusieurs secteurs (marketing, finance, logistique) de créer des modèles prédictifs sans nécessiter de compétences en programmation.
3. RSM France
RSM France, un réseau international d’audit et de conseil, utilise l’IA pour transformer la gestion interne des données et améliorer l’efficacité des processus décisionnels.
- 10:30 - 10:45 : Pause Café
- 10:45 - 12:00 : Les Fondements de l’IA
- Comprendre les algorithmes de base et le machine learning. Introduction aux Environnements Cloud pour l’IA
- Partie 1: Présentation de Microsoft Azure et AWS
- Azure AI Services:
- Azure AI Studio, Azure OpenAI Service, Azure Machine Learning.
- Intégration des données et unification pour simplifier les mises en œuvre (Azure Data Factory, Azure Arc).
- AWS AI Services: Amazon Rekognition pour la reconnaissance faciale. Amazon Textract pour l’analyse des documents. Amazon SageMaker pour le développement et le déploiement de modèles d’IA.
- Outils pour la détection des biais et la gouvernance (SageMaker Clarify, Model Monitor).
- Partie 2: Approche Pratique et Étapes de Déploiement
- Mise en Œuvre des Projets d’IA Sur Azure:
- Utilisation des Zones d’atterrissage Azure AI pour sécuriser le déploiement.
- Intégration des données et gestion des environnements hybrides.
- Partie 3: Études de Cas et Retours d’Expérience
- Utilisation d’AWS pour la transformation numérique dans le secteur de la santé.
- Discussion sur les défis rencontrés et les leçons apprises. Stratégies pour surmonter les obstacles courants dans les déploiements IA.
- Conclusion et Questions
2 - Après-midi: Exploration des Impacts Stratégiques
- 13:00 - 14:30 : L’IA dans la Transformation Stratégique Étude de cas: Comment l’IA transforme les modèles d’affaires. Impact sur la direction générale et la définition des objectifs.
- 14:30 - 14:45 : Pause Café
- 14:45 - 16:00 : Risques et Défis de l’IA Gestion des risques liés aux données: sécurité, vie privée, et conformité. Débat interactif sur la gestion des craintes et des résistances internes.
- 16:00 - 17:30 :Utiliser l’IA pour améliorer la productivité, pour organiser les tâches, pour améliorer les process,…
3 - Jour 2: Approche Pratique et Applications potentielles pour chaque particiapant
- 9:00 - 10:30 : Outils Pratiques d’IA
Présentation de ChatGPT et autres outils d’IA pour maitriser le RAG 'Retrieval Augmented Generation). Démonstrations en direct: Utilisation de l’IA pour l’optimisation des processus.
Introduction au RAG
Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une technologie d’intelligence artificielle qui combine les capacités de récupération d’information et de génération de texte.
Fonctionnement du RAG
Applications Pratiques du RAG
Avantages du RAG
Défis et Considérations
Des défis en termes de gestion des sources de données et de biais potentiels dans la récupération des informations.
Intégration du RAG dans l’Entreprise
Identifier des cas d’utilisation où cette technologie peut apporter le plus de valeur.
Conclusion et Perspectives
Exploration approfondie du RAG, permettant aux décideurs et managers d’entreprise de comprendre et de tirer parti de cette technologie innovante dans leurs stratégies de transformation numérique. - 10:30 - 10:45 : Pause Café
- 10:45 - 12:00 : Ateliers Techniques
Atelier interactif: Utiliser l’IA pour générer des idées de projets d’innovation.
Mise en place d’un chatbot pour chaque participant en utilisant alternativement insighto, insertchat, et tiny talk.
Comparaison des résultats obtenus.
Avantages et inconvénients de chacune des solutions.
Mise en place et retours d’expérience.
Exercices pratiques: Formuler des requêtes IA efficaces.
4 - Après-midi: Intégration et Mise en Œuvre
- 13:00 - 14:30 : Co-construction et Intégration Ateliers collaboratifs: Imaginer comment l’IA peut être intégrée dans les opérations quotidiennes. Élaboration d’une charte interne pour l’utilisation de l’IA.
- 14:30 - 14:45 : Pause Café
- 14:45 - 16:00 : Suivi et Évaluation Session de feedback: Évaluer ce qui fonctionne et ajuster les stratégies. Plan d’action: Définir les prochaines étapes pour l’adoption de l’IA.
- 16:00 - 17:30 : Synthèse et Clôture Résumé des apprentissages clés. Discussion ouverte sur les prochaines étapes pour chaque participant. /li>
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