Durée : 1 journée - 7 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER
La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.
Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.
Aucun
- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage
Comprendre les principes de fonctionnement de l’intelligence artificielle
Analyser les impacts stratégiques et opérationnels de l’IA sur l’entreprise
Identifier les spécificités et les étapes clés d’un projet basé sur l’IA
Démystifier les concepts du machine learning (apprentissage supervisé, non supervisé et réseaux de neurones)
Identifier les sources de données exploitables (internes et externes) dans un contexte marketing et commercial
Maîtriser les enjeux et les risques liés à la gestion des données (conformité RGPD, cybersécurité, protection des données clients et prospects)
Exploiter les données avec des outils d’IA afin d’en extraire des insights utiles à la prise de décision
Analyser les tendances du marché à l’aide de l’IA afin d’optimiser son positionnement
Renforcer l’analyse concurrentielle grâce aux outils d’intelligence artificielle
Comprendre le comportement des consommateurs et générer des leads qualifiés avec l’IA
Anticiper les besoins et les comportements des clients et prospects grâce aux modèles prédictifs
Optimiser les campagnes publicitaires et affiner la stratégie de contenu avec l’intelligence artificielle
Intégrer les enjeux éthiques et de Green IT dans les projets d’intelligence artificielle
Garantir une utilisation responsable des données (protection des données privées, confidentielles et prévention des biais discriminants)
Favoriser la transparence des systèmes d’IA en s’appuyant sur les principes d’IA explicable (XAI)
Utiliser l’IA comme un outil d’aide à la décision, tout en maintenant la responsabilité humaine dans les choix stratégiques
Analyser les données de satisfaction client afin d’identifier les axes d’amélioration
Automatiser certaines interactions du service client à l’aide de solutions d’intelligence artificielle
Personnaliser l’expérience client en s’appuyant sur l’analyse des données et les outils d’IA