Formation : Projets d’IA et gouvernance des données

Description courte

Les projets numériques, et en particulier ceux intégrant de l’intelligence artificielle, se multiplient dans les entreprises. Ce sont des projets transformants et à forte valeur ajoutée pour l’entreprise, quel que soit son secteur, et qui touchent l’ensemble de ses fonctions. Ces initiatives doivent donc s’inscrire dans une stratégie Data qui répond aux enjeux de l’entreprise : amélioration de la performance, innovation ou encore une meilleure maîtrise des risques.

Le terme « Data » est donc central : en effet, le socle de tous les projets de Data Science est la donnée. Or, celle-ci n’est ni toujours disponible, ni toujours fiable. Il est donc nécessaire de s’interroger sur la valeur, l’accessibilité et la qualité des données avant de se lancer dans un projet d’IA.

Intervenant(s)

Jean-Loup Loyer, Directeur Data - ERAMET
Prisca Milonnet, Consultante senior en Stratégie Data - ECOSYS Group

Pourquoi suivre la formation ?

Vous souhaitez savoir quels sont les prérequis en matière de données pour une mise en œuvre de l’intelligence artificielle réussie ? Inspirez-vous d’exemples concrets mis en œuvre dans les filiales du groupe ERAMET (de 50 à 2000 employés suivant les sites), dans plusieurs fonctions de l’entreprise (directions opérationnelles, RH, marketing…), à des coûts et gains variables pour comprendre que la mise en qualité de la donnée est le facteur clé de succès, et que la gouvernance des données est indispensable pour pérenniser les démarches.

Objectifs de la formation

• Définir les piliers de la gouvernance des données
• Mesurer l’importance d’une gouvernance au lancement de projets IA
• Identifier des cas d’usage IA sur votre domaine d’activité et lister les prérequis en matière de données

Programme

Introduction – 9 min

• Objectifs du webinaire
• Les intervenants
• Sondage
• Avez-vous déjà lancé un projet d’IA ?
• L’IA : Pourquoi ? Comment ?

L’IA : un panel d’opportunités larges et accessibles à tous… – 7 min

• Une faible proportion des entreprises françaises se considèrent matures dans la gestion et la valorisation de leurs données
• Pour se lancer, il faut prendre conscience des opportunités qu’offre la data…
• … Et de la multiplicité des cas d’usage possibles selon son secteur d’activité
• Exemple des impacts en productivité attendus par le déploiement de l’IA – multi secteurs multi fonctions
• Exemple des impacts en productivité attendus par le déploiement de l’IA – gains quantifiés

… Selon certains prérequis – 15 min

• Comprendre le cercle vertueux numérique / IA / Data
• Le défi de l’IA : maitriser ses données pour les exploiter, et pas que
• Pour maîtriser ses données dans le temps et atteindre une organisation propice au déploiement de projets d’IA : la gouvernance des données
• Illustration d’une architecture de socle de données
• Le processus de mise en qualité
• Les axes et moyens de mesure de la qualité
• La mise en place des chantiers de gouvernance nécessite et inclut d’avoir une organisation relative aux sujets Data
• Une organisation Data simple à construire progressivement au sein de son organisation « métier »

Connaissant mes données, que puis-je faire ? – 19 min

• Question 1 / Est-ce que mes données ont de la valeur pour mon activité ?
• Question 2 / Est-ce que mes données sont accessibles et de qualité ?
• Action
• Cas 1 : Privilégier d’autres cas d’usage
• Cas 2 : Identifier de nouveaux moyens de valorisation de cette donnée
• A partir de données de qualité, les opportunités sont multiples
• Cas 3 : Mettre en place une gouvernance et une instrumentation avant de me lancer dans l’IA
• Quelles étapes pour une première mise en gouvernance de mes données ?
• Cas 4 : Lancer un projet d’IA
• Mettre en place un projet d’IA : cas QUALIRAIL

Réponses aux questions des participants – 10 min