Votre propre Chat GPT d’entreprise ? L’IA dans vos logiciels ? Créer des agents autonomes ? Quelque soit votre situation, clarifions ces approches et fixons nous un but : La production !
Par rapports au métiers que nous connaissons, quels seront les métiers de demain? Et de quels profils avons nous besoin dès aujourd’hui ? Quelles sont les compétences à développer ?
Les nouvelles approches ne doivent pas effacer les anciennes mais les bonifier.
Vos processus, votre productivité, tout cela est perfectible. Mais cela a un coût : une démarche data structurée.Comment l’IA intervient à ce stade.
Perdu dans la myriade d’outils d’IA ? En développer un ? En acheter un ? S’en faire faire un ? Quelles sont les meilleures options et comment comprendre la réelle valeur des outils sur le marché ? Voyons cela ensemble.
L’IA est une opportunité et non une menace pour celui qui sait comprendre ses limites et orchestrer concrètement sa mise en oeuvre
À travers le Framework , je souhaite vulgariser des notions qui peuvent paraitre très abstraites pour de nombreuses personnes. C’est particulièrement le cas de l’IA.
Il est clair qu’on peut se dire : « tant que ça marche, pas besoin de comprendre comment ça marche ». De mon point de vue, cela est une grave erreur car il convient de considérer que l’IA et la data science en particulier sont des domaines pour lesquels une organisation, peut importe sa taille, doit comprendre les concepts fondamentaux et les impacts de toute nature sur son organisation.
L’objet n’est pas de faire de vous des experts en la matière, mais de démystifier les croyances qui, encore aujourd’hui, continuent de graviter autour de ces sujets, encore davantage à l’ère de l’AI générative, propice aux illusionnistes de toute sorte.
L’IA ne sert pas seulement à « prédire » ou « générer » des choses, mais grâce aux connaissances que je vais vous donner ici, laissez moi vous prédire que vous ne considérerez plus ces sujets comme des « boites noires », mais comme de vraies opportunités qu’il vous faut saisir, maintenant.
Alors comment faire en sorte d’utiliser ces approches à bon escient ? À quel moment de votre projet data devez vous aborder ces sujets ? Comment faire en sorte que vos projet d’IA et de Data Science passe à l’échelle et génèrent réellement de la valeur ? Comment éviter les dérapages (pas seulement financiers) dans la mise en place d’une telle démarche ?
Alors par où commencer ?
Nous allons ici aborder les points clefs à respecter pour mettre en oeuvre une stratégie « IA GEN / Data Science ». Comment déployer l’IA générative de manière pragmatique et efficace ? ( je peux d’autant plus vous en parler que je l’ai fait dans la vraie vie à l’échelle d’une organisation de 1500 personnes).
Nous aborderons aussi les principes de fonctionnement des différents modèles de Machine Learning (ML) qui sont les ingrédients indispensables à vos futurs projets de data-science.
Comme toujours, tout cela sera abordé de manière ludique et synthétique pour votre totale compréhension des sujets.
Vous trouverez ( je l’espère) les réponses à vos questions à travers les quatre sections de cette partie dédiée à l’IA
Consultez et téléchargez le livret relatif au déploiement de l’IA
Ce que nous allons voir dans cette partie
Où en êtes vous dans l’usage de l’IA ?
