IA générative dans le secteur de l’énergie

• Comprendre les usages de l’IA générative dans l’énergie
• Concevoir des cas d’usage à valeur pour les métiers
• Maîtriser les risques de confidentialité et de fiabilité

Directeurs métiers, DSI, responsables innovation et données

Usage courant des outils bureautiques et des données métier

• Définir l’IA générative, les grands modèles de langage et leurs limites
• Repérer les cas d’usage : rapports, procédures, appels d’offres, support
• Exploiter l’IA pour synthétiser des retours d’expérience d’exploitation
• Interroger une base documentaire technique par recherche augmentée
• Rédiger des consignes efficaces pour obtenir des résultats fiables
• Évaluer les erreurs, les biais et les hallucinations des modèles
• Protéger les données sensibles et celles des sites critiques
• Intégrer le règlement européen sur l’IA dans le choix des outils
• Mesurer la valeur créée et le coût d’un cas d’usage en production
• Piloter un déploiement avec les métiers et les équipes juridiques

• Rédiger des consignes pour résumer des retours d’expérience
• Tester un assistant sur la base de procédures d’exploitation
• Prioriser dix cas d’usage selon valeur et niveau de risque

• Les 10 conseils pour formuler des consignes efficaces à l’IA
• Modèle de charte d’usage de l’IA générative dans l’énergie
• Check list d’évaluation des risques d’un cas d’usage de l’IA