Formation NEXYAD à l'IA pour les Décideurs : NEXYAD

St Germain en Laye, 20 janvier 2025.

NEXYAD est au cœur de l’intelligent artificielle depuis 30 ans. Les nouvelles avancées dans le domaine ont bouleversé certains secteurs et s’apprêtent à modifier structurellement l’économie en général. Nous faisons le point sur les axes majeurs et donnons des exemples concrets d’applications secteur par secteur, métier par métier. Nous évoquons les problèmes d’organisation (accès aux données, compétences nécessaires, frein au changement, …), de confidentialité, de respect de la vie privée, de gouvernance, de transformation numérique, d’éthique, et expliquons comment évaluer le ROI d’un développement IA.

Nous contacter pour inscription spontanée : https://nexyad.net/Automotive-Transportation/contact-nexyad/

Programme de formation

2 journées de formation à l’IA pour des décideurs soucieux de faire réussir leur entreprise et de relever les nouveaux défis en 2025 et au-delà.

Journées : 19 et 20 Févier 2025

Habilitation formation : en cours de renouvellement

Les dix points suivants seront abordés :

1. Introduction à l’IA et à ses concepts fondamentaux

Définir l’IA et ses sous-domaines : apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, réseaux neuronaux, machine learning, deep learning, etc.
Comprendre la différence entre l’IA, l’automatisation et l’analytique avancée.
Prendre conscience des tendances actuelles en IA et de son évolution.

2. Impact de l’IA sur les entreprises et les secteurs

Identifier les domaines d’application de l’IA dans différents secteurs (industrie, santé, finance, marketing, etc.).
Exemples de transformation d’entreprises grâce à l’IA : amélioration de l’efficacité, personnalisation des services, innovation produit, prise de décision prédictive.
Étudie de cas d’usage concrets et des réussites.

3. La gouvernance de l’IA et les enjeux éthiques

Enjeux éthiques, la transparence, la protection des données et biais dans les algorithmes.
Nécessité de réguler l’utilisation de l’IA dans un cadre légal et éthique.
Analyser les implications sur la confidentialité et la sécurité des données.

4. Stratégie de transformation numérique et d’intégration de l’IA

Comment définir une stratégie d’adoption de l’IA au sein de l’organisation.
Identifier les processus qui peuvent être améliorés ou automatisés par l’IA.
L’importance d’une culture de données pour réussir une transformation numérique.
Gérer le changement au sein de l’entreprise en intégrant l’IA dans les équipes et les opérations.

5. Prendre des décisions stratégiques grâce à l’IA

L’utilisation de l’IA pour l’analyse prédictive et l’aide à la prise de décision.
L’intégration de l’IA dans les outils de gestion et les systèmes d’information.
Comment l’IA peut améliorer la prise de décision rapide et éclairée.

6. Compétences et talents nécessaires pour implémenter l’IA

Identifier les compétences techniques nécessaires au sein des équipes (data scientists, ingénieurs en IA, etc.).
Importance de la formation continue et du recrutement de talents spécialisés en IA.
Collaboration entre équipes techniques et non techniques pour réussir l’adoption de l’IA.

7. Risques et défis liés à l’IA

Comprendre les risques technologiques, En particulier, enjeux de confidentialité, de licences et de droit d’utilisation., organisationnels et financiers associés à l’adoption de l’IA.
Gestion de l’acceptation de l’IA par les collaborateurs et les parties prenantes.
Les défis liés à l’intégration des systèmes IA avec les systèmes existants.

8. Retour sur investissement (ROI) de l’IA

Mesurer les bénéfices réels de l’adoption de l’IA pour l’entreprise : réduction des coûts, amélioration de la productivité, satisfaction client accrue, etc.
Les clés pour maximiser le ROI tout en minimisant les coûts et risques associés à l’implémentation.

9. Les outils et technologies d’IA à connaître

Survol des principales plateformes et outils d’IA disponibles : outils d’analyse de données, plateformes cloud, logiciels de machine learning.
Introduction aux outils sans code/no-code pour l’IA, utiles dans les entreprises non-techniques.

10. Planification de la roadmap IA et pilotage du projet

Comment établir une feuille de route pour le déploiement de l’IA dans l’entreprise.
Suivi et gestion des projets IA : gestion de la performance, mesure de l’efficacité, gestion des ressources.
La nécessité d’une approche agile dans l’implémentation de l’IA.