Panorama des cas d’usage du machine learning

Objectifs

Explorer la diversité des usages du machine learning dans les entreprises et les services publics
Relier les types de modèles à des problématiques concrètes rencontrées dans différents secteurs
Identifier les opportunités d’application du machine learning dans son propre contexte professionnel
Acquérir une vision d’ensemble pour inspirer ou structurer une démarche data/IA

Participants

Managers, chefs de projet, métiers opérationnels, équipes innovation, profils en veille ou en reconversion IA

Pré-requis

Aucun prérequis technique, avoir une culture générale ou un intérêt pour les usages data et IA

Programme

Comprendre ce que permet le machine learning en matière de prédiction, détection, segmentation ou automatisation
Découvrir les cas d’usage en marketing comme le scoring client, la recommandation et la personnalisation
Identifier les usages en finance comme la détection de fraude, le scoring de crédit ou la prévision de risque
Explorer les applications en RH comme le tri de CV, la prédiction de départ ou l’analyse de climat social
Étudier les apports en logistique pour la prévision de la demande, l’optimisation des stocks ou des tournées
Observer l’impact dans la santé avec l’aide au diagnostic, l’analyse d’images médicales ou la médecine personnalisée
Analyser les usages dans l’industrie comme la maintenance prédictive ou le contrôle qualité automatisé
Découvrir les cas d’usage dans le secteur public, l’éducation, l’environnement ou la culture
Classer les cas par type d’apprentissage : supervisé, non supervisé, par renforcement
Savoir identifier un bon cas d’usage : valeur métier, données disponibles, fréquence du besoin
Appréhender les facteurs de réussite : gouvernance, collaboration métier-technique, phase pilote
Discuter des limites ou conditions éthiques à poser selon les usages choisis
Repérer des leviers d’innovation dans sa propre activité grâce à l’intelligence artificielle

Exercices pratiques

Cartographier les cas d’usage possibles dans son entreprise ou son secteur
Classer des cas d’usage donnés selon le type de modèle ou d’apprentissage mobilisé
Étudier un cas inspirant et identifier les facteurs clés de succès
Proposer une idée de cas d’usage à tester dans son organisation

Aptibox

Carte des grands cas d’usage du ML classés par secteur et par finalité
Grille d’analyse d’un cas d’usage IA (besoin, données, modèle, valeur, limites)
Tableau de correspondance entre algorithmes et types de problèmes à résoudre
Sélection de cas concrets accessibles en open data ou démonstrateurs IA

Référence

IAF152

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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