Données biaisées

Comprendre si vos données sont biaisées vous aidera à déterminer si elles peuvent être utilisées dans le cadre d'une solution d'IA. Cela vous aidera également à rester responsable de la manière dont vous créez une solution d'IA. Enfin, si vos données actuelles sont biaisées, vous devez acquérir des données plus représentatives pour obtenir une IA solide, précise et responsable.

Quel est le problème si les données sont biaisées ?

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Découvrez ce qu'est l'IA, comment elle a évolué et en quoi elle est différente des autres solutions de données. Dans ce chapitre, vous commencerez à élaborer un cadre pour la mise en œuvre de l'IA dans votre entreprise, en abordant notamment les éléments clés d'une stratégie d'IA, les phases de mise en œuvre et la conception technique de base. Enfin, vous découvrirez l'importance de la gouvernance de l'IA responsable tout au long du processus.

Exercise 1: Présentation de l'IA Exercise 2: Connaissez-vous l'IA ?Exercise 3: Les phases d'une solution d'IA Exercise 4: Vision panoramique : comment fonctionne l'IA ?Exercise 5: Vous n’avez pas oublié vos connaissances sur l'IA ?Exercise 6: IA générative vs. Autres IA Exercise 7: Composants d'une solution d'IA Exercise 8: L'IA responsable Exercise 9: Pourquoi l'IA responsable est-elle importante ?Exercise 10: Principes communs de l'IA responsable Exercise 11: Évaluation des risques liés à une nouvelle solution d'IA

Vous savez maintenant ce qu'est l'IA et comment l'envisager de manière responsable. Il est temps de mieux comprendre ses avantages, ses limites et ses cas d'utilisation dans les entreprises. C'est ce que vous allez faire dans ce chapitre ! Vous comprendrez la valeur que l'IA peut apporter à une organisation ainsi que les domaines dans lesquels elle présente des lacunes. Vous examinerez quelques cas d'utilisation de haut niveau dans les différents services d'une entreprise. Enfin, vous découvrirez les principes permettant de choisir un cas d'utilisation idéal pour une solution d'IA.

Exercise 1: Les avantages de l'IA pour une entreprise Exercise 2: Les piliers de valeur de l'IA Exercise 3: Valeur commerciale ou pas indispensable ?Exercise 4: Limites de l’IA Exercise 5: Identifier les limites de l'IA Exercise 6: Limite ou avantage ?Exercise 7: L'humain dans la boucle Exercise 8: Cas d'utilisation de l'IA Exercise 9: Cas d'utilisation métier courants Exercise 10: L'avantage de l'IA dans un scénario Exercise 11: Identifier un cas d'utilisation pour l'IA Exercise 12: Principes d'un bon cas d'utilisation Exercise 13: Classez les cas d'utilisation Exercise 14: Décomposition d'une tâche

Maintenant que vous avez des cas d'utilisation en tête, il est temps d'élaborer une validation de principe ! Il s'agit d'un petit projet qui permettra de déterminer la faisabilité et d'estimer la valeur commerciale supplémentaire en cas de mise en œuvre complète. Dans ce chapitre, vous découvrirez les différentes phases d'une preuve de concept (POC), les clés de leur réussite, ainsi que les éléments essentiels à prendre en compte en matière d'infrastructure technique et de données. Enfin, vous découvrirez les types de rôles requis pour votre équipe de projet chargée de la preuve de concept.

Exercise 1: Premiers pas avec une preuve de concept Exercise 2: Étapes d'une preuve de concept Exercise 3: Qu’est-ce qui fait le succès d’une preuve de concept ?Exercise 4: Questions pour clarifier les objectifs Exercise 5: Données Exercise 6: Importance des données Exercise 7: Profilage et évaluation des données Exercise 8: Données biaisées

Exercice en cours

Exercise 9: Infrastructure Exercise 10: Questions sur la preuve de concept de l'infrastructure Exercise 11: L'environnement de développement de l'IA Exercise 12: Acheter ou créer ?Exercise 13: Constituer l'équipe de projet Exercise 14: Types de métiers Exercise 15: Responsabilités

Dans ce dernier chapitre du cours, vous étudierez les étapes finales de la mise en œuvre d'une solution d'IA : évaluation de la preuve de concept, mise à l'échelle et alignement de la culture et des compétences. Vous comprendrez les points sur lesquels une preuve de concept peut être évaluée ainsi que les bons indicateurs pour poursuivre avec la mise à l'échelle de la solution. Vous passerez en revue les principaux éléments sur lesquels se concentrer pour passer à une mise en œuvre complète, y compris les exigences relatives à la culture et à l’amélioration des compétences des personnes dans votre entreprise.

Exercise 1: Mesure de la preuve de concept Exercise 2: Qu’est-ce qui fait le succès d’une preuve de concept ?Exercise 3: Classification des métriques dans un scénario de commerce électronique Exercise 4: Évaluation de la preuve de concept Exercise 5: Composants pour la mise à l'échelle Exercise 6: Équilibrer la valeur et la faisabilité Exercise 7: Prendre une décision sur la mise à l'échelle Exercise 8: Considérations pour une mise en œuvre complète Exercise 9: Domaines d'intervention pour une mise en œuvre complète Exercise 10: Surveillance et dérive du modèle Exercise 11: DevOps, MLOps ou conformité ?Exercise 12: Adoption et qualification 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 l’amélioration des compétences Exercise 16: Conclusion