Artificielle représente l’ensemble des théories et techniques utilisées pour simuler des capacités de l’intelligence humaine. » L’Intelligence Artificielle apporte de la valeur ajoutée mais n’est pas un produit en soi.
Des objectifs et usages divers : Gains de croissance Rapidité d’adaptation face à la concurrence Réduction des coûts d’exploitation Amélioration d’expérience client Automatisation de processus à faible valeur ajoutée Analyse prédictive (maintenance, gestion) CRM / engagement client Détection de fraude Et d’importants freins à l’adoption à lever : Sociétaux : peur de la destruction d’emplois, éthique Légaux : GDPR Technologiques : marché immature Financiers : coût, ROI difficile à qualifier Organisationnels Culturels : peur de la « boîte noire »
pas qu’en IA !) Ne pas avoir réfléchi aux usages • Mettre toutes ses données à un endroit sans but précis Se limiter à des POCs • Ne pas avoir l’obsession de la mise en production Trop penser solutions / outils techniques • Ne pas se mettre à la place de l'utilisateur Vouloir faire la révolution dans son coin • Manque d'intégration des équipes métier / opérationnelles
problème Embarquer les équipes Prototyper Confronter à la vie réelle « Associer objectifs stratégiques de l’entreprise et application pratique » « Défricher et former pour aboutir à des idées » « Valider les hypothèses » « Accélérer la transition vers la production »
de champs d’application de l’IA dans votre contexte d’entreprise - Co-création - Réalisation de prototype(s) - Validation par les utilisateurs Mettre l’IA au service du business et non « faire de l’IA pour en faire »
/ nouveaux canaux Maintenance prédictive Mise en place d’algorithme d’amélioration des données Un Workshop AI permet d’initier et valider une solution autour de l’IA, ce n’est pas : § La définition d’un algorithme poussé § L’implémentation complète de la solution
un partenaire pour vous accompagner : Experts métier / produit Product Manager UX/UI Designer Expert IA & Data Représentent la vision métier, processus, client Garant de la méthodo, animateur Prototypage UX (option) Prototypage IA/Data +responsable technique
d’un grand nombre de données Modèle évolué Activation automatisée Données cruciales et faciles d’accès Modèle naïf Activation manuelle Fin de workshop Prochaine étape
utiles, traitées grâce à des idées validées sur le plan métier et technique » - Confrontation des idées - Démonstration de la pertinence (ou non) d’une idée - Conviction des utilisateurs - Placement de l’utilisateur au sein du processus de création - Accélération du Time-to-market
messages… « L’IA n’est pas un projet, ce n’est qu’une composante » « Ne faites pas cela dans votre coin ! Vos utilisateurs doivent être acteurs de la création mais aussi du run » « Pensez production (pour vos données mais aussi vos processus) ! » « Un projet intégrant de l’IA n’est jamais figé è il peut et doit évoluer même après son 1er déploiement »