IA et Data Science pour  les managers - Formation certifiante

• Comprendre et Identifier le potentiel de l’intelligence artificielle et de l’utilisation des données massives pour son organisation, y compris les opportunités offertes par l’IA générative, afin de détecter les opportunités économiques offertes par l’usage de l’IA
• Analyser l’impact de l’usage de l’IA sur l’organisation, en prenant en compte les implications de l’IA générative, tout en comprenant et en anticipant les transformations en ressources humaines et matérielles en vue de réussir sa mise en œuvre et assurer la pérennité des solutions envisagées
• Structurer un business model de la donnée pour son organisation en cernant le processus de l’analyse et traitement des données massives dans l’objectif de piloter la croissance et la valeur ajoutée pour le client/usager
• Mettre en œuvre une pratique efficace de gestion des données tout en considérant les aspects de sécurité, de protection et d’assurance qualité
• Identifier les considérations humaines et éthiques de l’utilisation de l’IA et des données en prenant en considération le cadre réglementaire et les questions de biais et de robustesse des algorithmes afin de contribuer à la mise en place d’innovations technologiques de confiance et de responsabilité

Le programme s'appuie sur une variété de modalités pédagogiques visant à favoriser un apprentissage actif, engageant et stimulant pour les étudiants. Ces modalités pédagogiques incluent, mais ne se limitent pas à :

• Fondements conceptuels et théoriques : des cours et des exposés en classe permettent aux étudiants d'acquérir les connaissances théoriques fondamentales. Ces cours sont dispensés par des experts du domaine et s'appuient sur des exemples concrets et des études de cas.
• Travaux de groupe : Les travaux de groupe permettent aux étudiants de développer leurs compétences en collaboration, en communication et en résolution de problèmes. Ils favorisent également l'échange d'idées et l'apprentissage par les pairs.
• Mises en situation professionnelle (Clinique de l’IA) : Des simulations, des jeux de rôle et des projets concrets permettent aux étudiants de mettre en pratique leurs connaissances et leurs compétences dans des contextes professionnels réalistes. Cela les aide à développer leur sens de l'analyse, leur créativité et leur capacité à prendre des décisions.
• Classes inversées : Dans les classes inversées, les étudiants préparent des travaux, études de cas et des recherches en amont du cours. En classe, ils discutent, partagent leurs idées et travaillent ensemble pour approfondir leurs connaissances et résoudre des problèmes. Cette approche favorise un apprentissage actif et centré sur l'étudiant.

Autres modalités pédagogiques

En plus des modalités pédagogiques mentionnées ci-dessus, d'autres approches peuvent être utilisées en fonction des besoins spécifiques du programme et des objectifs d'apprentissage. Ces approches peuvent inclure des conférences invitées, des ateliers, des visites d'entreprises et des projets de recherche

• Étude de cas : A partir d’une étude de cas d’entreprise détaillant son secteur d’activité et ses enjeux futurs, le/la candidat(e) complète l’analyse sectorielle à travers des sources extérieures et propose différentes options stratégiques pour l’usage de l’IA et des données massives au sein de l’entreprise
  
  
• Etude de cas pratique : En se basant sur un projet d’IA en-cours de déploiement au sein d’une entreprise réelle ou fictive, le/la candidat(e) présente une politique d’intégration des impacts humains, organisationnels, et environnementaux de l’usage de l’IA et émet des solutions de remédiation
  
  
• Mise en situation professionnelle reconstituée (structuration d’un business model) : à partir d’un jeu de données brutes provenant de différentes sources, le/la candidate(e) devra analyser les différentes composantes de la chaîne de valeur des données dans l’organisation en utilisant un ensemble de technologies et de méthodologies permettant de convertir des données brutes en données exploitables, ainsi que proposer différentes options de leur valorisation pour l’entreprise
  
  
• Étude de cas pratique : Sur la base d’un cas réel de projet d’IA, le/la candidat(e) devra produire une note avec une analyse approfondie des problématiques et contraintes de l’utilisation des données ainsi que les implications éthiques de l’usage de l’IA