Obstacles à l'adoption

Stratégie d'intelligence artificielle (IA)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Éléments d'une stratégie IA efficace

Sensibilisation

Éléments d'une stratégie IA efficace

Données adéquates

Éléments d'une stratégie IA efficace

Innovation

Éléments d'une stratégie IA efficace

Équipe

Éléments d'une stratégie IA efficace

Risques liés à l'IA

Éléments d'une stratégie IA efficace

PoC d'abord

Éléments d'une stratégie IA efficace

MLOps

L'humain au cœur de l'IA

Pas seulement une démarche technique

Démarche technique

Les stratèges IA sont aussi des champion(ne)s !

Besoin du bon porte‑parole : un(e) champion(ne) de l'IA

Champion de l'IA

Qui sont les champion(ne)s de l'IA ?

La promesse de l'IA a évolué
Besoin croissant de défendre les initiatives IA
Influence en forte progression

La promesse de l'IA a évolué

Préoccupations autour de l'IA

Comprendre le potentiel de l'IA
Aider à dissiper les inquiétudes
Obtenir l'adhésion des décideurs

Leadership des dirigeant(e)s

Rôle des dirigeant(e)s dans la transformation IA

Dirigeants et transformation IA

IBM : besoin d'un parrain dirigeant

Mener et gérer l'innovation avec doigté

Réduction des risques

Réduire les risques

Parrainage : pas seulement du financement

Les parrains forment des partenariats
Ils apportent de la crédibilité

Les parrains forment des partenariats

Ils encouragent l'adoption à l'échelle de l'organisation

Témoigner de l'appui
Promouvoir le potentiel de l'IA

Financement des ressources

Fournir le financement des ressources

Le fossé de confiance

L'IA a prouvé sa valeur technologique
Libérer cette valeur sur le terrain

Libérer la valeur

La confiance de l'entreprise pour agir selon ses analyses

Mesures et confiance

Mettre en valeur les succès passés et le RSI

Apprendre des leaders du secteur ou des pair(e)s est la meilleure option

Apprendre des leaders du secteur ou des pairs

Engagement et transparence

Animer des ateliers ou des séminaires

Animer des ateliers ou des séminaires pour répondre :

Comment les modèles d'IA fonctionnent‑ils ?
Comment sont‑ils entraînés ?
Quelles données sont utilisées ?
Comment aboutissent‑ils à un résultat précis ?
Que se passe‑t‑il si le système d'IA échoue ou se trompe ?
Quel est le mécanisme de rétroaction ?

Faire confiance aux analyses générées par l'IA

Passons à la pratique !

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