Données biaisées

Comprendre si vos données sont biaisées vous aidera à évaluer leur utilité pour une solution d'IA. Cela vous aidera aussi à demeurer responsable dans la façon de bâtir votre solution d'IA. Enfin, si vos données actuelles sont biaisées, vous devrez acquérir des données plus représentatives pour obtenir une IA robuste, exacte et responsable.

Quel est le défi lorsque les données sont biaisées ?

Cette activité fait partie du cours

Mettre en œuvre des solutions d'IA en entreprise

Exercice interactif pratique

Passez de la théorie à l’action grâce à l’un de nos exercices interactifs

Commencer l’exercice

Cette activité fait partie du cours

Mettre en œuvre des solutions d'IA en entreprise

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Commencer le cours gratuitement

Découvrez ce qu'est l'IA, comment elle a évolué et en quoi elle diffère d'autres solutions de données non fondées sur l'IA. Dans ce chapitre, vous commencerez à élaborer un cadre pour intégrer l'IA à votre entreprise, y compris les éléments clés d'une stratégie d'IA, les phases de mise en œuvre et une conception technique de base. Enfin, vous verrez l'importance d'une gouvernance d'IA responsable tout au long du processus.

Exercise 1: Aperçu de l'IA Exercise 2: Connaissez-vous l'IA?Exercise 3: Les phases d'une solution d'IA Exercise 4: Vue à 10 000 pieds : comment fonctionne l'IA ?Exercise 5: Vous maîtrisez toujours l'IA?Exercise 6: IA générative vs autres formes d'IA Exercise 7: Composantes d'une solution d'IA Exercise 8: IA responsable Exercise 9: Pourquoi l'IA responsable est-elle importante ?Exercise 10: Principes courants de l'IA responsable Exercise 11: Évaluer les risques pour une nouvelle solution d'IA

Vous savez maintenant ce qu'est l'IA et comment l'aborder de façon responsable. Il est temps de mieux comprendre ses avantages, ses limites et ses cas d'utilisation en entreprise. Dans ce chapitre, c'est exactement ce que vous ferez ! Vous comprendrez la valeur que l'IA peut apporter à une organisation ainsi que ses zones de faiblesse. Vous passerez en revue des cas d'utilisation de haut niveau dans différents services d'une entreprise. Enfin, vous apprendrez des principes pour choisir un excellent cas d'utilisation pour une solution d'IA.

Exercise 1: Les avantages de l'IA pour une entreprise Exercise 2: Piliers de la valeur de l'IA Exercise 3: Valeur d'affaires ou simple « nice to have »?Exercise 4: Limites de l'IA Exercise 5: Repérer les limites de l'IA Exercise 6: Limitation ou avantage ?Exercise 7: Human-in-the-loop Exercise 8: Cas d'utilisation de l'IA Exercise 9: Cas d'utilisation courants en entreprise Exercise 10: Avantage de l'IA dans un scénario Exercise 11: Repérer un cas d'utilisation pour l'IA Exercise 12: Principes d'un bon cas d'utilisation Exercise 13: Classer des cas d'utilisation Exercise 14: Décomposer une tâche

Avec des cas d'utilisation en tête, il est temps de créer une preuve de concept ! Il s'agit d'un petit projet qui déterminera la faisabilité et estimera la valeur d'affaires additionnelle en cas de déploiement complet. Dans ce chapitre, vous apprendrez les phases d'une POC, ce qui les rend réussies et les éléments importants à considérer pour l'infrastructure technique et les données. Enfin, vous verrez les types de rôles requis pour l'équipe de projet de votre POC.

Exercise 1: Premiers pas avec un POC Exercise 2: Phases d'une POC Exercise 3: Qu'est-ce qui fait la réussite d'un POC?Exercise 4: Questions pour clarifier les objectifs Exercise 5: Données Exercise 6: Importance des données Exercise 7: Profiler et évaluer les données Exercise 8: Données biaisées

Exercice en cours

Exercise 9: Infrastructure Exercise 10: Questions sur l'infrastructure du POC Exercise 11: L'environnement de développement en IA Exercise 12: Acheter ou construire?Exercise 13: Constituer l'équipe de projet Exercise 14: Types de rôles Exercise 15: Responsabilités

Dans ce dernier chapitre du cours, vous verrez les étapes finales de la mise en œuvre d'une solution d'IA : évaluer la POC, passer à l'échelle et aligner la culture et les compétences. Vous comprendrez sur quels aspects évaluer une POC ainsi que les bons indicateurs pour aller de l'avant avec la mise à l'échelle de la solution. Vous passerez en revue les grands volets sur lesquels vous concentrer pour évoluer vers une mise en œuvre complète, y compris les exigences liées à la culture et au perfectionnement des personnes dans votre entreprise.

Exercise 1: Mesurer le POC Exercise 2: Qu'est-ce qui rend un POC réussi ?Exercise 3: Classer des indicateurs dans un scénario de commerce électronique Exercise 4: Évaluer le POC Exercise 5: Composantes pour le passage à l'échelle Exercise 6: Équilibrer valeur et faisabilité Exercise 7: Prendre une décision concernant le passage à l'échelle Exercise 8: Points à considérer pour le déploiement complet Exercise 9: Champs d'intervention pour un déploiement complet Exercise 10: Surveillance et dérive du modèle Exercise 11: DevOps, MLOps ou conformité?Exercise 12: Adoption et développement des compétences Exercise 13: Raisons de l'absence d'avantages financiers Exercise 14: Résistance à l'IA Exercise 15: Avantages pour la gestion du changement, la culture et le perfectionnement Exercise 16: Récapitulatif