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Ce chapitre met en évidence les relations complexes entre les stratégies d'entreprise, de données et d'IA. Il expose ensuite pourquoi une stratégie d'IA efficace commence par une vision claire et le rôle d'un plan d'action ciblé dans la réalisation des objectifs stratégiques d'une organisation. Vous apprendrez également les compétences nécessaires à la réussite d'un stratège en IA, en soulignant ses responsabilités et sa contribution à la réalisation des objectifs de l'entreprise.
Ce chapitre affine votre sens des affaires en distinguant les logiciels d'IA des logiciels traditionnels, afin d’utiliser efficacement les ressources pour relever les défis commerciaux pertinents. Il explique en outre les principaux moteurs de l'entreprise qui permettent d'identifier les initiatives d'IA les plus efficaces et explique comment fixer les bons objectifs d'IA. En plus d'expliquer l'importance du retour sur investissement (ROI), les apprenants comprendront les difficultés et les moteurs de l'évaluation du ROI.
Ce chapitre explique les différentes composantes d'une stratégie d'IA réussie, telles que l'innovation et la mise en place d'une culture appropriée pour des équipes très performantes. Il souligne également l'importance de la connaissance de l'IA, qui couvre les principales recommandations et les principaux écueils en matière d'utilisation de l'IA. Si l'innovation est essentielle, il est indispensable de comprendre les risques potentiels liés à l'IA et de poser les bonnes questions pour créer un cadre solide d'évaluation des risques liés à l'IA.
Dans ce chapitre, nous examinons le rôle des ateliers de faisabilité et insistons sur la nécessité de lancer une preuve de concept ciblée pour évaluer le potentiel de l'IA avant un déploiement à grande échelle. Nous mettrons également en évidence ce qu'il faut pour créer des systèmes d'IA évolutifs et l'importance des MLOps dans leur mise à l'échelle. Enfin, le chapitre souligne l'influence des sponsors exécutifs et des champions de l'IA pour promouvoir l'adoption de l'IA.
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