Intégrer l’IA au cœur de la stratégie de direction

DESCRIPTION

Cette formation a pour but d’aider l’équipe exécutive et/ou de direction d’une organisation à comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle (IA), incluant ce que les outils d’apprentissage automatique peuvent faire ou non, et ce que sont les éléments liés à une stratégie d’adoption de l’IA. Divers thèmes sont explorés, notamment les risques potentiels liés aux données, les modèles génératifs, ainsi que les infrastructures et portefeuilles de responsabilités associés à la valorisation des données en milieu professionnel.

OBJECTIF GÉNÉRAL

Cette formation offre les connaissances nécessaires à la direction d’une organisation afin de comprendre les éléments requis pour mettre en place et exécuter une stratégie de valorisation des données et d’adoption de l’IA.

THÈMES DE LA FORMATION

Module 1 – Traduction d’affaire : une fonction essentielle

Ce module explicite l’importance de la traduction d’affaires dans les projets d’IA, en mettant de l’avant sa pertinence pour la valorisation des données en entreprise. À la fin de ce module, vous serez en mesure : 1) d’expliquer ce qu’est la traduction d’affaires et son importance dans les projets liés à la valorisation des données (en particulier avec de l’IA); 2) d’explorer des pistes de solution pour pallier le manque de traducteurs d’affaires en entreprise.

Module 2 – Zone de danger dans les données : entre biais et erreurs méthodologiques

Ce module présente des exemples concrets de biais dans les données et d’erreurs méthodologiques pouvant mener à des prises de décision dommageables pour les organisations. À la fin de ce module, vous serez en mesure : 1) d’expliquer l’importance de prédire les biais liés à un jeu de données; 2) de comprendre la pertinence de faire preuve d’une rigueur méthodologique dans l’analyse.

Module 3 – Définition de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond  

Ce module définit ce que sont l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et ses différentes familles, ainsi que l’apprentissage profond. À la fin de ce module, vous serez en mesure : 1) de définir l’IA et l’apprentissage automatique et de découvrir leurs différentes familles au moyen d’exemples concrets et adaptés à votre organisation et industrie; 2) de comprendre les limites des modèles traditionnels et comment l’apprentissage profond les résout, tout en considérant ses limitations (ex : aspect boîte noire), au moyen d’exemples concrets permettant de projeter son utilisation en contexte professionnel.

Module 4 – Introduction aux modèles génératifs

Ce module offre une présentation à haut niveau des intuitions ayant mené aux avancées des modèles génératifs récents, en se concentrant sur les grands modèles de langage (LLM) ainsi que des tendances observées dans le domaine. À la fin de ce module, vous serez en mesure : 1) de présenter les intuitions clés ayant menées aux avancées récentes dans les modèles génératifs; 2) de comprendre les grandes tendances actuelles dans les modèles génératifs.

Module 5 – Développement à l’interne ou intégration de produits externes : comment choisir avec l’IA ?  

Ce module présente une approche d’aide à la décision lors de l’adoption de l’IA et du questionnement sur son développement par des ressources internes par rapport à l’intégration de produits externes pré-développés. À la fin de ce module, vous serez en mesure de vous poser les questions clés afin de guider votre réflexion lors de l’adoption d’outils d’IA (interne et externe).

Module 6 – Infrastructure et portefeuilles de responsabilités liés à la valorisation des données en entreprise

Ce module présente au niveau de la direction les éléments d’infrastructure de données requis afin de pouvoir mener à bien une stratégie de valorisation des données ainsi que les principaux portefeuilles de responsabilités associés. À la fin de ce module, vous serez en mesure : 1) de comprendre le cycle de vie des données, de leur capture à leur valorisation (avec de l’intelligence d’affaires ou de l’intelligence artificielle): 2) de saisir les responsabilités associées à la gouvernance des données, la gestion des infrastructures de données, les outils technologiques et la consommation des données (pour de l’intelligence d’affaires ou de l’intelligence artificielle).

PRÉALABLES

Aucun préalable pour cette formation.

AUDITOIRE VISÉ

Équipe exécutive et/ou de direction d’une organisation.

FRAIS D’INSCRIPTION

• Admission générale : 150 $ + TX
• Le tarif préférentiel avec code promotionnel est un privilège réservé aux membres IVADO. Renseignez-vous !

* Les prix sont en dollars canadiens, et les taxes (TPS, TVQ) ne s’appliquent qu’aux personnes résidant au Canada.