Description
Évolution de l'intelligence artificielle et rôle dans la transformation numérique des organisations. Cycle de vie de projets d'intelligence artificielle : besoins d'affaires, données, modèles, intégration aux systèmes d'information, exploitation et amélioration continue. Analyse de la valeur d'affaires, des usages et de l'adoption par les utilisateurs. Types de données d'entreprise, qualité et gouvernance. Modes d'apprentissage automatique supervisé, non supervisé, et génératif, problèmes types et mesures d'évaluation associées. Expériences contrôlées, dérive des modèles, génération des cas de test, suivi en production. Stratégies de mise en production, gestion opérationnelle des modèles. Intelligence artificielle générative en contexte organisationnel. Intelligence artificielle responsable : éthique, protection des renseignements, conformité, sécurité, impacts humains et conduite du changement.