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Ce chapitre met en lumière les liens étroits entre les stratégies d'affaires, de données et d'IA. Il approfondit ensuite la façon dont une stratégie d'IA efficace commence par une vision claire et le rôle d'un plan d'action ciblé pour faire avancer les objectifs stratégiques de l'organisation. Vous verrez aussi les compétences nécessaires pour devenir une ou un stratège en IA performant, en précisant ses responsabilités et sa contribution à l'atteinte des objectifs d'affaires.
Ce chapitre affine le sens des affaires en distinguant les logiciels d'IA des logiciels traditionnels, afin d'utiliser efficacement les ressources pour les enjeux d'affaires pertinents. Il explique aussi les principaux moteurs d'affaires pour repérer les initiatives d'IA les plus percutantes et montre comment se fixer les bons objectifs en IA. En plus de présenter l'importance du RCI, vous comprendrez les défis et les leviers liés à son évaluation.
Ce chapitre présente les différentes composantes d'une stratégie d'IA réussie, notamment l'innovation et l'instauration de la bonne culture pour des équipes hautement performantes. Il souligne aussi l'importance de la littératie en IA, en couvrant les pratiques à adopter et à éviter. Même si l'innovation est essentielle, comprendre les risques potentiels liés à l'IA et poser les bonnes questions est crucial pour bâtir un cadre robuste d'évaluation des risques en IA.
Dans ce chapitre, nous abordons le rôle des ateliers de faisabilité et insistons sur le lancement d'une preuve de concept (PoC) ciblée pour mesurer le potentiel de l'IA avant un déploiement à grande échelle. Nous mettrons aussi en évidence ce qu'il faut pour construire des systèmes d'IA évolutifs et l'importance de la MLOps pour les faire passer à l'échelle correctement. En fin de compte, le chapitre souligne l'influence des cadres parrains et des personnes championnes de l'IA dans la promotion de son adoption.
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