Formation : Intelligence Artificielle Top Management

Formation : Intelligence Artificielle Top Management​

L’objectif de la formation :

L’IA Académie (www.iaacademie.fr) propose une formation de sensibilisation à l’Intelligence Artificielle destinée aux Comités exécutifs et aux Comités de Direction Générale.

Elle a pour objectif de permettre à des cadres dirigeants de pouvoir être à l’aise avec les problématiques IA dans leurs contacts avec des équipes techniques ou dans l’application de projets IA.

Elle se déroule sur 2 h 30 et comprend :

• une explication exhaustive des supports techniques (algo- rithmes, machine learning, deeplearning, Big Data, ap- prentissage) à partir de cas concrets
• des études et analyses prospectives sur des exemples d’évo- lutions/révolutions industrielles, technologiques, sociétales et managériales
• un exposé des développements d’ores et déjà réalisés par secteur d’activité.

A la fin de la formation, vous serez en mesure de mieux :

• comprendre le fonctionnement du machine learning communiquer avec des prestataires spécialisés en IA (data-
• scientists, datamanagers) afin d’en accroître la valeur ajoutée
• identifier les possibilités et les limites de l’Intelligence Artifi- cielle dans l’environnement actuel.

Les atouts de la formation :

L’IA Académie est spécialisée dans les formations IA destinées à des cadres supérieurs. Son dispositif pédagogique a déjà été testé auprès de plus de cent managers et décideurs.
Ce module spécifique est spécialement conçu pour des cadres dirigeants.
Cette formation exhaustive allie théorie et applications concrètes. Les supports pédagogiques ont été travaillés pour offrir un contenu adapté à des décideurs non spécialistes de l’IA, en charge de projets stratégiques les amenant à échanger régulièrement avec des équipes de spécialistes du machine learning et du Big Data.

Contenu :

Le module de formation comprend trois parties :

I. Supports techniques: définition et historique ; pourquoi l’IA aujourd’hui ; gradation de l’IA (symbolique, faible, forte) ; architectures SI autour de la donnée (Big Data, vitesse, volume, variété, dispositifs propriétaires, cloud, edge computing) ; les dix algorithmes essentiels du machine learning et leur utilisation ; les trois types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement) ; le deep learning et les réseaux de neurones (apprentissage profond, convolution/interprétation des images, Récurrence /interprétation des flux).

II. Economie, société et Management: intégration multiple (secteurs, métiers, fonctionnalités) ; déséquilibre des métiers ; Faiblesse du ratio savoir/pouvoir ; analyses prospectives ; analyses techniques (transhumanisme, singularité, neurosciences) ; analyses sociétales ; évolution de l’emploi (fracture sociale, revenu universel) ; analyses Industrielles (économie de la data vs économies verticales) ; analyses managériales (formation et adaptation).

III. Exemples de développements par secteur: chatbots/conseillers virtuels (divers exemples banques, assurances et telcos) ; marketing ultra personnalisé (divers exemples retail) ; magasins sans caisses (AMAZON), voiture autonome (UBER, GOOGLE) ; maintenance et prévention de pannes (centrales nucléaires EDF) ; lutte contre la fraude (divers exemples banque/assurance) ; audiovisuel (NETFLIX) ; diagnostics médicaux (divers exemples dont Google) ; risques de crédit (divers exemples sociétés de crédit).
 

Modalités pédagogiques

La formation est constituée d’une succession d’exposés et de mises en pratique individuelles. Un support de cours est remis à chaque participant à la fin de la formation. Contenant l’essentiel de ce qui est présenté par l’animateur, il constitue un véritable aide-mémoire post formation. Un lexique synthétique et une bibliographie sont également remis aux participants. Ils leur permettent d’approfondir les sujets clés présentés.

Moyens pédagogiques:

Ce module de formation est ouvert à un maximum de 12 stagiaires permettant ainsi un suivi pédagogique personnalisé. Cette formation se présente sous la forme d’une alternance d’apports magistraux, d’exem- ples d’entreprises réelles, d’exercices et d’échanges favorisant la compréhension et l’intégration des notions afin d’assimiler rapidement le contenu exposé.

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Présentation de votre formateur :

Dominique Monera est ancien élève de l’Université Paris Dauphine, Docteur en finance et titulaire d’un master II de mathématiques appliquées. Au cours de son parcours comme enseignant en mathématiques à l’Université Paris Dauphine et comme cadre dirigeant au sein du secteur financier (établissement de crédit, banque et assurance), il a créé et dirigé plusieurs équipes d’ingénieurs et mis en place un grand nombre d’algorithmes dans les domaines du risque, du marketing et de la relation client.

Il a obtenu plusieurs prix pour l’utilisation des algorithmes dans la gestion de la relation client. Un ouvrage est à paraître le 7 mars aux éditions Fabert : L’Intelligence Artificielle et le Management. Il a fondé Mistedo, organisme de conseil et de formation (IA Academie/Adefia) à destination des managers, sur les sujets relevant de l’Intelligence Artificielle.

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242 boulevard Jean Jaurès 
92100 Boulogne Billancourt

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