Dans cette Unité de Compétence, vous comprendrez comment l’usage de l’Intelligence Artificielle et des algorithmes permet d’optimiser la chaîne logistique et les relations clients.

Certificat de Compétences associé : IA dans le business

À propos

Les objectifs de l'Unité de Compétence

– Comprendre les agents intelligents
– Savoir optimiser la supply chain avec l’IOT et l’IA
– Comprendre les usages des algorithmes pour la prise de décision
– Connaître les usages de l’IA dans la relation client

Les points forts

Les points forts de l’Unité de Compétence

Un apprentissage qui s’adapte à votre rythme. Formez-vous 100% en ligne, à votre rythme, où vous voulez. Cette formation est composée de vidéos, de fiches téléchargeables, d’une FAQ dynamique, de quiz, d’une étude de cas et de Masterclass thématiques en présentiel ou en ligne.
Des contenus accessibles à tous. Les contenus sont opérationnels et accessibles sans pré-requis.
Une formation au plus près des besoins du marché. L’offre de compétences a été définie en collaboration avec des grandes entreprises partenaires regroupées sous forme de Client Advisory Board.
Une Attestation de réussite délivrée par une grande école. La formation est élaborée par une institution académique prestigieuse.
Une plateforme de formation performante. La plateforme de formation est facile d’utilisation et propose des learning analytics précis et pertinents pour un meilleur suivi de votre progression.

Formateur

Formateur associé à la formation

Dimitri CARBONNELLE

Président de Livosphere et intervenant dans les nouvelles technologies, emlyon executive education.

Découvrir la fiche formateur

Programme

Un programme pour comprendre et agir...

Chapitre 1 : Présentation de l'IA

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

Chapitre 2 : Principaux acteurs de l'IA - De nombreux acteurs sont déjà dominants dans l’IA et les nations se disputent son leadership

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

Chapitre 3 : Exemples d'usages et de solutions dans l'IA et la prise de décision

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

Chapitre 4 : Comment mener un projet intégrant l'IA dans la prise de décision ?

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

Chapitre 5 : Risques et biais de l’IA : comment les surmonter ?

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.