Outils et technologies accessibles
Durée: 0 h 33 min
Nombre de leçons: 30
Rubrique: L'IA au service des PME : propulsez votre entreprise vers la croissance
Contenu de la Formation
Le programme de formation sur les outils et technologies accessibles vise à aider les PME à intégrer l'IA dans leurs opérations. Voici une synthèse des points abordés :
- Vue d'ensemble des outils d'IA accessibles aux PME, catégories (NLP, BI, analyse prédictive) et critères de sélection selon les besoins de l'entreprise.
- Présentation des outils de traitement du langage naturel (NLP) comme ChatGPT, avec des cas d'usage tels que la rédaction de contenu et le support client.
- Introduction aux outils de Business Intelligence (BI) comme Power BI, création de tableaux de bord et visualisations de données.
- Aperçu des plateformes d'analyse prédictive, démonstrations et exemples d'utilisation comme la prévision des ventes et la détection d'anomalies.
- Comparatif des solutions gratuites et payantes, avantages et limites, coûts, ROI et stratégies de financement.
- Intégration des outils d'IA dans les logiciels existants (CRM, ERP), méthodes d'implémentation et coordination avec les équipes techniques.
- Sélection d'un outil IA adapté, définition des besoins internes, rédaction d'un cahier des charges et validation de la conformité RGPD.
- Bonnes pratiques de déploiement, gestion du changement, mesure des performances et ajustements continus.
- Études de cas pratiques de PME ayant adopté des outils d'IA, témoignages, facteurs de réussite et pièges à éviter.
- Conclusion et perspectives, récapitulatif des points clés, conseils pour aller plus loin et orientations pour un plan d'action concret.
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :
- Identifier les outils d'IA pertinents pour leur PME et comprendre les différentes catégories d'outils disponibles.
- Utiliser des outils de NLP et de BI pour améliorer les processus internes et la relation client.
- Intégrer des plateformes d'analyse prédictive dans leurs opérations et interpréter les résultats.
- Évaluer les avantages et limites des solutions gratuites et payantes et élaborer des stratégies de financement.
- Intégrer les outils d'IA dans les systèmes existants et gérer le changement au sein de l'entreprise.
- Sélectionner et déployer un outil IA adapté en respectant les réglementations en vigueur.
Conditions d'Admission
Pour être admis à ce programme, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :
- Aucun prérequis académique spécifique n'est nécessaire.
- Aucun entretien de sélection n'est requis.
Modalités de Formation
Le programme proposé par Learnr est conçu comme une autoformation, permettant à chacun d'apprendre à son rythme. Les cours sont accessibles en ligne 24h/24 et 7j/7, offrant une flexibilité totale pour s'adapter aux emplois du temps variés des apprenants.
1. Vue d_ensemble des outils d_IA accessibles aux PME
1.1. Les différentes catégories (NLP, BI, analyse prédictive, etc.)
1.2. Critères de sélection selon les besoins de l_entreprise
2. Outils de traitement du langage naturel (NLP)
2.1. Présentation de ChatGPT et d_autres solutions similaires
2.2. Cas d_usage % rédaction de contenu, support client, FAQ automatisée
3. Outils de Business Intelligence (BI)
3.1. Introduction à Power BI et principales fonctionnalités
3.2. Création de tableaux de bord et visualisations de données
4. Plateformes d_analyse prédictive
4.1. Aperçu des solutions tout-en-un (DataRobot, Google AutoML, etc.)
4.2. Démos et exemples d_utilisation % prévision des ventes, détection d_anomalies
5. Comparatif des solutions gratuites et payantes
5.1. Avantages et limites des solutions gratuites (versions d_essai, open source)
5.2. Coûts, ROI et stratégies de financement pour adopter des solutions payantes
6. Intégration dans les logiciels existants (CRM, ERP, etc.)
6.1. Méthodes d_implémentation des API d_IA (connecteurs, plug-ins, etc.)
6.2. Coordination avec les équipes techniques et formation du personnel
7. Sélection d_un outil IA adapté
7.1. Définition des besoins internes et rédaction d_un cahier des charges
7.2. Validation de la conformité RGPD et autres aspects réglementaires
8. Bonnes pratiques de déploiement
8.1. Gestion du changement et accompagnement des équipes
8.2. Mesure des performances et ajustements continus
9. Études de cas pratiques
9.1. Témoignages de PME ayant adopté des outils d_IA (succès et difficultés)
9.2. Principaux facteurs de réussite et pièges à éviter
10. Conclusion et perspectives
10.1. Récapitulatif des points clés et conseils pour aller plus loin
10.2. Orientations pour un plan d_action concret et ressources complémentaires