L’IA existe depuis plus de 60 ans et recouvre de nombreux domaines
Nous explorerons au cours de ce chapitre, l’histoire de l’IA et ses différentes techniques telles que l’IA symbolique, les réseaux neuronaux, le deep learning ainsi que ses usages
- Introduction à l’IA dans la prise de décision
- Champs de l’IA pour les prises de décision
- IA symbolique et connexionniste : leur impact sur la prise de décision
- Quiz de fin de chapitre
Au cours de ce chapitre, nous couvrirons la stratégie des GAFA ainsi que celle de Microsoft et d’autres acteurs américains.Nous la mettrons en garde face aux BATX chinois et la position de l’Europe. Nous verrons aussi ce qu’apporte les startups dans ce domaine.
- Grands acteurs américains de l’IA
- Acteurs chinois, européens et français
- Startups
- Quiz de fin de chapitre
Nous verrons dans ce chapitre de nombreuses solutions utilisant l’IA dans la prise de décision : des solutions destinées à des consommateurs finaux, des solutions internes aux entreprises ainsi qu’industrielles. Nous couvrirons aussi le domaine de la santé.
- Solutions B2C intégrant l’IA dans la prise de décision
- Solutions internes et industrielles intégrant l’IA dans la prise de décision
- Solutions dans la santé intégrant l’IA dans la prise de décision
- Quiz de fin de chapitre
Pour réussir un projet, il est essentiel de suivre une démarche structurée et de comprendre l’intérêt de l’IA pour servir d’aide à la décision ou être décisionnaire.
Nous explorerons dans ce chapitre, en plus des étapes de projet, les différents moyens d’utiliser l’IA comme levier pour l’analyse, comme solution à part entière. Nous couvrirons aussi l’infrastructure SI nécessaire pour une entraîner et utiliser une IA.
- Étapes dans la prise de décision
- Outils dans la prise de décision
- Comment utiliser l’IA comme outil d’analyse ?
- IA, partie intégrante de solution (1/2)
- IA, partie intégrante de solution (2/2)
- Infrastructure de l’IA
- Quiz de fin de chapitre
L’utilisation de l’IA dans la prise de décision présente des risques en termes de cybersécurité mais aussi humains.
Nous verrons dans ce chapitre, quels types de contrôles nous pouvons mettre en place pour éviter ou réduire ces risques ainsi que les biais humains. D’autre part, nous explorerons les différents moyens pour conduire le changement parmi les collaborateurs et trouver des financements publics pour ses projets d’IA.
- Risques de l’IA sur les données : comment les réduire ?
- Biais humains de l’IA : comment les réduire ?
- Conduite du changement avec des projets d’IA
- Conclusion
- Quiz de fin de chapitre
Étude de cas final permettant de mettre en pratique les apports de la formation et de valider la compétence acquise