AMBIENT IT : 19. Etat de l'art sur l'Intelligence Artificielle
Organisme
93500 PANTIN
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Durée
14 heuresModalités
- Classe virtuelle
- Présentiel
Travaux pratiques, QCM de validation des acquis, évaluation à chaud et à froid.
Prix
Public
Toute personne souhaitant comprendre les domaines d’application et les bénéfices de l’Intelligence Artificielle : dirigeants, DSI, chefs de projets, développeurs, architectes…
Pré-requis
Avoir des connaissances générales en informatique et en gestion de projet numérique
Objectifs pédagogiques
Définir et comprendre le concept d’Intelligence Artificielle
Identifier les apports potentiels par métier, activité ou secteurs dans l’entreprise
Connaître les principales solutions, outils et technologies déployés dans un projet d’IA
Identifier les clés de réussite d’une solution d’Intelligence Artificielle
Appréhender les enjeux juridiques et éthiques de l’IA
Comprendre les applications de l’IA à différents domaines de l'industrie
Appréhender les concepts de Machine Learning et Deep Learning
Programme détaillé
LES PRINCIPALES QUESTIONS & RÉPONSES AUTOUR DE L’IA
- C’est quoi l’intelligence artificielle (IA) ?
- Que fait l’IA, son potentiel et ses limites ?
- Quels sont les différents use cases par industrie ?
- Quels sont les différents algorithmes et technologies sous-jacentes à l’intelligence artificielle (machine learning, deep learning, reinforcement learning, transfer learning) ?
- Quels sont les composants (infrastructures, outils, frameworks) qui ont permis à l’IA d’émerger ?
- Comment construire une équipe autour d’un projet d’IA ?
- Comment mettre en place un projet IA ?
- Comment construire une solution IA ou évaluer la qualité de partenaires – cabinets de conseils, startups, fournisseurs de solutions) ?
- Combien de temps pour déployer un projet ?
- Quelle méthode suivre pour établir une stratégie globale IA ?
- Qui sont les acteurs et les grandes tendances ?
- Quelles sont les stratégies nationales ?
- Quels sont les impacts éthiques, moraux et sociaux ?
- L’impact sur le futur du travail
INTRODUCTION
- Définition de l’IA et principes de neurosciences
- Définitions des technos et des stades de maturités (ce qu’on sait / ne sait pas faire)
- Les acteurs de l’IA
- Les trends IA
- Que peut faire l’IA dans mon industrie ? Les use cases ?
MACRO
- Comment élaborer une stratégie d’IA effective ?
- Que font mes concurrents en matière d’IA et de projets ?
- Comment augmenter la marque employeur pour attirer un vivier de talents IA ?
- Comment communiquer efficacement au sujet de l’IA dans mon entreprise ?
- Quel impact sur l’emploi de l’IA dans mon secteur ?
- Quels sont les problèmes éthiques de l’IA
- Quels budgets globaux allouer ?
- Quelle stratégie nationale ?
MICRO
- Quels sont les premiers drivers de valeurs / pain points aujourd’hui ?
- Comment construire un algorithme de machine learning et de deep learning ?
- Comment construire un projet IA et la méthode de déploiement ?
- Quel budget alloué à un projet de développement ?
- Comment travailler avec des sociétés de services de l’IA (POCs) ? Acheter ou construire ? Rapport temps / valeur / Part de marché ? Comment juger de la qualité des partenaires ?
- Quels sont les talents dont on a besoin / Former vs Recruter ?
- Bonnes pratiques (Best Practices)