Guide pratique de l'intelligence artificielle dans l'entreprise : Anticiper les transformations, metre en place des solutions Stéphane Roder

Résumé

Que répondrez-vous lorsque votre comité de direction vous demandera comment l'intelligence artificielle peut transformer votre business ? L'on entend beaucoup parler d'intelligence artificielle, mais rare sont les managers qui ont une vision claire de son impact potentiel sur leur entreprise. Nous sommes pourant à la veille d'une changement de paradigme. L'IA a cela d'extraordinaire qu'elle peut apprendre en se nourrissant de l'expérience de l'entreprise, de son historique, de ses données. Ces technologies qui apprennent plus qu'elles ne se programment vont permettre d'automatiser des tâches dans tous les process de l'entreprise. Cet ouvrage donne les clés essentielles pour comprendre ce qu'est l'IA, analyser les impacts qu'elle peut avoir sur les différents métiers de l'entreprise, et la mettre en œuvre dans son entreprise.

Auteur  :
Roder, Stéphane , Auteur du texte
Éditeur :
France, Eyrolles,
Genre :
Essai
Langue :
français.
Description du livre original :
1 vol. (208 p.) ; 14 cm
ISBN :
9782212571226.
Domaine public :
Non
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Table des matières

  • Mentions légales
  • À propos de ce livre numérique :
  • Sommaire
  • Remerciements
  • Préface
  • Introduction
  • Chapitre 1 : L’intelligence artificielle pour le manager
    • HISTOIRE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
    • LA DÉFINITION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
    • LA BUSINESS INTELLIGENCE, PREMIÈRE ÉTAPE DE L’IA
    • LES MOTEURS DE RÈGLES
    • LE MACHINE LEARNING
      • Le machine learning et l’apprentissage supervisé
        • L’apprentissage supervisé
        • La précision ou l’accuracy
        • Le jeu d’apprentissage
        • La taille du jeu d’apprentissage
        • Le biais des jeux d’apprentissage
        • L’espace de validité
        • Appréhender la complexité
        • Les données d’entrée ou le feature engineering
        • Comment apprendre
        • L’apprentissage supervisé et la classification
      • Le machine learning et l’apprentissage non supervisé
        • L’apprentissage semi-supervisé
    • LE DEEP LEARNING OU LES RÉSEAUX DE NEURONES PROFONDS
      • Du neurone biologique au neurone formel
      • Les réseaux de neurones et le deep learning
        • Les réseaux de neurones
        • L’apprentissage des réseaux de neurones
        • Des premiers résultats sur des représentations simples
        • Le deep learning
        • Les applications du deep learning dans l’entreprise
        • Les réseaux de neurones récurrents
  • Chapitre 2 : La révolution de l’IA est en marche
    • LE RÉVEIL DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
    • L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EST DÉJÀ PARMI NOUS
      • La grande consommation
      • L’industrie
    • L’ÉTAT DES LIEUX DANS LES ENTREPRISES : L’ENTREPRISE ENCORE EN MODE MANUEL ?
    • L’IA, LA SUITE LOGIQUE DE LA TRANSFORMATION DIGITALE
    • LE DANGER DE NE PAS INTÉGRER L’IA DANS LA TRANSFORMATION DIGITALE
    • L’IA MODÉLISE LA RÉUSSITE ET L’OPTIMISE
    • L’IA, L’ENTROPIE ET LA LONG TAIL
    • L’IA EST UN ENABLER
    • L’IA ET LES MÉTIERS
    • UN CHALLENGE POUR LES DIRIGEANTS ET LE MANAGEMENT
    • SOUS QUELLE FORME INTÉGRER L’IA DANS L’ENTREPRISE ?
      • L’IA est polymorphe
      • L’assistant digital permet de faire du coworking
    • L’IA NE PEUT PAS ÊTRE UNE BLACK BOX
    • UN CHALLENGE À LA PORTÉE DES PME
    • UN PASSAGE OBLIGÉ POUR LES START-UP
    • UNE OPPORTUNITÉ POUR LES ENTREPRISES
  • Chapitre 3 : L’IA transforme les métiers de l’entreprise
    • FINANCE
      • Comptabilité
      • Le traitement des notes de frais
      • Prévention de la fraude
      • Trésorerie et recouvrement
    • ACHAT
    • JURIDIQUE
      • Les contrats
      • Le contentieux
      • La conformité réglementaire
      • Support juridique
    • RESSOURCES HUMAINES
    • PRODUCTION
      • Les process de production
      • La robotisation
      • L’outil de production va bénéficier d’une maintenance prédictive
    • SUPPLY CHAIN
    • MARKETING
      • Le marketing classique devient analytique grâce à l’IA
      • Le marketing digital bénéficie de la démocratisation de l’IA
    • VENTES
      • Qualification de prospects
      • Les ventes croisées -le cross selling
    • RELATION CLIENT
  • Chapitre 4 : Les acteurs internes de cette nouvelle transformation
    • LE VISIONNAIRE
    • LE RÉVÉLATEUR
    • L’UTILISATEUR
    • LES DIRIGEANTS ET LE COMITÉ DE DIRECTION
    • LE RESPONSABLE DE LA TRANSFORMATION DIGITALE, LE CDO (CHIEF DIGITAL OFFICER)
    • LE DSI
  • Chapitre 5 : Le Big Data : du mythe à la nécessité pour devenir Al Ready
    • Big Data, better decision
    • LE CHALLENGE DE LA QUALITÉ DES DONNÉES POUR L’IA
    • LA MISE EN OEUVRE PROGRESSIVE DU BIG DATA DANS L’ENTREPRISE
  • Chapitre 6 : Comment implanter l’intelligence artificielle dans l’entreprise
    • LE SCHÉMA DIRECTEUR IA
      • Pourquoi un schéma directeur pour l’IA ?
      • Le CDO porte la responsabilité du schéma directeur IA
      • Les drivers de la transformation IA
    • LA ROADMAP DU SCHÉMA DIRECTEUR IA
      • Business issue first
      • Générer un model driven business
        • Votre entreprise, son business peuvent-ils être pilotés par un modèle ?
        • Quels sont les business éligibles à ce type d’apprentissage puis d’automatisation ?
        • La recherche du modèle
        • Existe-t-il des solutions sur le marché pour les model driven business ?
      • Créer des revenus AI First
        • Le core business est un gisement de revenus AI First
        • Il faut se déplacer le long de sa chaîne de valeur
      • Les solutions du marché pour les process et les métiers de l’entreprise
        • Les process et métiers de l’entreprise augmentés par l’IA
        • Les solutions du marché : sous quelles formes ?
      • Les développements sur mesure : du modèle à la production
      • Recenser les opportunités de créer de la valeur avec l’IA
        • Prioritiser les développements
        • Vérifier la faisabilité
        • Développement interne ou externe
        • Le chemin vers l’autonomie
        • Les plates-formes de développement IA
        • Les GAFAM ne sont pas vos amis pour la vie
    • L’ÉQUIPE PROJET
  • Chapitre 7 : Les acteurs de l’écosystème de l’intelligence artificielle
    • LES CONSULTANTS
    • LES DATA SCIENTISTS
      • Les différents data scientists ou comment bien choisir son data scientist
      • Le rôle du Head of Data Science
    • LES DÉVELOPPEURS
    • LES GRANDS ÉDITEURS DE LOGICIEL
      • SAP
      • IBM
      • Microsoft
      • Salesforce
        • Salesforce Einstein crée le CRM intelligent
    • LES START-UP
      • Les start-up IA françaises
    • LES SOLUTIONS À DESTINATION DES PME
    • OPEN SOURCE VS PROPRIÉTAIRE
  • Chapitre 8 : Les enjeux de la formation
    • L’HOMO ANALYTICUS ET LA VISION ANALYTIQUE DE L’ENTREPRISE
    • AI READY ET FORMATION
    • L’IA ET LA FORMATION CONTINUE
    • LE MARKETING PRODUIT
    • LES NOUVEAUX PROFILS QU’IL FAUDRA INTÉGRER
    • LA DATA SCIENCE ACADEMY
  • Chapitre 9 : L’impact de l’intelligence artificielle sur l’organisation
    • L’IA DÉCLOISONNE L’ORGANISATION
    • RÉINVENTER LES PROCESS
    • LA FIN DU BPO
      • Réinternaliser les process et les compétences
        • Maîtriser
        • La conformité
    • IA ET SCHUMPETER : L’IMPACT SUR LES MÉTIERS
      • La valeur créée par l’IA doit être déployée par des humains
      • La mise en oeuvre du Big Data créera de l’emploi
      • De nouveaux métiers vont apparaître
      • Une nouvelle industrie
  • Chapitre 10 : Prospectives and IA
    • DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE FAIBLE À L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE FORTE
      • Nous sommes très loin d’une intelligence artificielle générale
      • Le cerveau est une machine analogique
      • La loi de Moore est limitée par la physique quantique
      • L’ordinateur quantique
      • Le transhumanisme, une vision apocalyptique sans aucune réalité
    • COMMENT VA ÉVOLUER L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
    • L’INDUSTRIE 4.0 N’EXISTERA PAS SANS IA
  • Conclusion
  • Petit glossaire de l’intelligence artificielle

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