À l’égard des non-spécialistes ou des professionnels non techniques, les formations en IA comportent plusieurs avantages. Servir à identifier les opportunités et les impacts que peut apporter l’intelligence artificielle sur les services de l’entreprise par exemple. Mais s’initier aux sciences des datas peut être utile à divers égards.
Parmi les florilèges de bénéfices apportés par l’initiation des non-spécialistes à l’IA, on peut citer la possibilité d’identifier les transactions frauduleuses, de prédire les intentions d’achats, de déterminer les taux d’attrition ou le CA d’un produit, de connaître l’affluence d’un site… Néanmoins, l’étendue des possibles et des cas d’usage de l’IA reste nombreuse, comme nous allons le voir dans ce dossier. Mais avant d’entrer dans le vif du sujet…
Qu’est-ce que l’IA et quelle définition lui donner ?
L’IA, sigle désignant l’intelligence artificielle, le Machine Learning en particulier, représente un procédé logique, automatisé, ou encore une technologie basée sur un algorithme en vue de réaliser des tâches données. Ayant pour finalité la possibilité de faire imiter les capacités cognitives humaines à une machine, l’IA regroupe des théories, des sciences et techniques basées sur une logique mathématique, informatique, neurobiologie computationnelle et statistique.
Associée au Big Data, elle apporte des gains en productivité remarquables. L’IA vise ainsi à créer des machines simulant l’intelligence de l’être humain. S’étendant au-delà du domaine de l’informatique, l’intelligence artificielle connaît aujourd’hui un essor certain. Dans nos foyers, avec les assistants vocaux (Alexa, Google Home) ; dans le transport avec les voitures autonomes, dans la santé (effectuer les opérations chirurgicales, pour dépister, diagnostiquer avant même l’apparition des symptômes…).
Son application s’étend même au sein des entreprises avec les chatbots conçus avec le NLP ou natural language processing et faisant office d’accueil ou de conseiller. Mais également dans l’industrie pour l’automatisation de certaines tâches, ou encore en ressources humaines pour une meilleure sélection des talents…
Les avantages des formations en IA des professionnels non techniques à l’égard des entreprises
Si beaucoup d’entreprises font le choix de démocratiser les formations en IA dans leur structure, c’est surtout dans l’optique de permettre à leurs professionnels spécialistes et non techniques de mieux exploiter la data. Parallèlement, les décideurs doivent trouver des réponses à de multiples questions et plutôt rapidement. Ce peut être à propos des leviers à actionner pour optimiser le temps de production, les manières de déceler les tentatives de fraudes, les raisons pour lesquelles la supply chaine ne parvient pas à faire face à la demande, etc.
En dépit de la présence de données sources d’insights, certaines commettent l’erreur de miser sur leur simple instinct alors qu’elles ont sous leurs yeux des outils assimilables à des boules de cristal, capables de bâtir des scénarios prédictifs et efficaces pour les aider à rester compétitives, quelle que soit leur secteur d’activité : la data.
Les ressources (expertise, temps…) indispensables pour extraire des insights pertinents sont aussi minimisées grâce à l’intelligence artificielle. Les collaborateurs obtiennent plus rapidement une réponse à leurs questions. Par ailleurs, l’IA et l’analytique combinées permettent l’automatisation de certaines tâches pénibles ou chronophages.
Les formations en IA des professionnels non techniques : des avantages procurés quel que soit le secteur d’industrie
Effectivement, la science des données peut impacter les industries, sans distinction de secteur. Pour les recommandations ou les opérations personnalisées de ciblage publicitaire en marketing par exemple, l’IA permet une segmentation de la clientèle. Dans le secteur de la finance, on peut concevoir des modèles de prédiction et d’évaluation grâce à la data science.
S’agissant de l’entrepreneuriat, cette dernière est l’assurance de ne pas passer à côté d’excellentes opportunités. À terme, former les non spécialistes en IA permet d’anticiper des situations : panier moyen des acheteurs, des tendances à venir, etc. offrant aux organismes l’occasion d’ajuster leurs actions en conséquence.
Comprendre 3 choses grâce à l’analyse de data
Une formation à la data science constitue dans un premier temps une manière de comprendre et de cerner cette discipline. Les apprenants sauront ainsi de quoi l’on parle et en quoi consiste cette technologie. Il faut l’admettre, celle-ci prend une place de plus en plus prépondérante dans le monde du travail ainsi que dans notre quotidien. Se former permet d’être plus en phase avec la réalité de cette discipline.
Les formations IA des professionnels non spécialistes peuvent offrir des avantages comme aider les dirigeants d’entreprise et managers à savoir de quoi il retourne au sein même de l’entreprise : quelles stratégies publicitaires sont les plus pertinentes, quels clients préfèrent quels produits…
Par ailleurs, ils peuvent mieux se tenir à jour à propos de ce qui se passe en dehors de l’entreprise en sachant entre autres quels sont leurs concurrents les plus redoutables, quelles nouvelles habitudes de consommation se développent à l’heure actuelle ? … De même, ils sauront mieux anticiper ce qui va se passer dans l’avenir et prennent des décisions stratégiques afin de mieux se positionner sur le marché.
L’optimisation de l’intelligence décisionnelle et la conviction : encore quelques avantages des formations IA des professionnels non techniques
La démocratisation de l’IA parmi les novices et les experts est un moyen de mieux exploiter la data, favorisant les décisions éclairées. Les analyses complexes permises par le machine learning et la data science offrent ainsi l’occasion de prendre des décisions de façon très stratégique.
Ce qui minimise les marges d’erreur et laisse moins de place à l’échec. Parallèlement, se former à l’IA permet aussi de mieux convaincre. Effectivement, les personnes qui affirment leur propos et tiennent des discours illustrés de données quantitatives sont celles qui parviennent à convaincre le plus de monde.
Des formations en IA pour l’ensemble de l’équipe
La révolution de l’IA peut être accessible à toutes les équipes d’une entreprise. Cependant, si le développement de cette technologie permet de mieux exploiter la data, elle ne doit aucunement rester l’apanage des techniciens spécialistes. Au contraire, si l’objectif est d’alléger la charge du travail des équipes data ou d’optimiser le process, il faudrait que les experts métiers non techniques puissent aussi y accéder via des formations IA.
Que ceux-ci s’emparent de cette révolution de manière autonome. Le machine learning augmenté par le cloud sera un outil puissant aux mains des utilisateurs non spécialistes, leur permettant de créer rapidement des modèles prédictifs, lesquels vont automatiquement générer des rapports mettant en lumière les principaux changements, leurs origines ainsi que les conséquences qui en découlent. Investir dans les bons outils et les bonnes formations IA sera pour les dirigeants une occasion d’avoir un meilleur retour.
Quelles formations d’initiation à l’IA pour les professionnels non spécialistes ?
Au sein des entreprises, les chefs de projets, la direction et la RH peuvent suivre des formations à l’IA pour comprendre l’intérêt que peut représenter son déploiement, d’impulser des projets sources de nouvelles opportunités. Des cursus sur l’IA peuvent aussi porter sur les aspects juridiques, moraux, économiques, etc. de l’intelligence artificielle.
Il est généralement préconisé de se tourner vers les formations phares sur les statistiques, l’informatique, la science des données, les mathématiques, le Big Data… à l’issue desquelles l’ensemble des collaborateurs (spécialistes du Chiffre et professionnels non-techniques compris) pourront saisir tout l’enjeu de l’IA.
Le personnel formé à l’IA pourra mieux cerner le fonctionnement et les concepts clé du Machine Learning. Cette formation sert de socle pour mener des analyses des cas d’usage, les associer aux modèles courants et aux enjeux légaux relatifs à la prise de décision, s’approprier le workflow d’un projet d’intelligence artificielle…
Initiez vos collaborateurs professionnels non techniques pour bénéficier des avantages des formations à l’IA
Le principal prérequis pour intégrer l’IA de manière réussie dans une organisation est indéniablement l’acculturation des collaborateurs et dirigeants à un groupe de compétences minimales mais spécifiques sur le sujet. Actuellement, l’usage des outils de data visualisation bien choisis et simples d’utilisation est à la portée des non-spécialistes.
En revanche, une formation intensive sera indispensable afin de mieux maîtriser l’écosystème data et pour acquérir les savoir-faire inhérents à la Data Visualisation, à la Data Science et bien sûr, à l’intelligence artificielle. Depuis les formations en ligne et les parcours de professionnalisation aux grandes écoles jusqu’aux instituts universitaires, le choix des formations en IA est large, lesquelles se destinent tant aux novices qu’aux professionnels plus expérimentés, spécialistes ou non techniques.
Il existe par exemple des apprentissages au développement et des formations Deep Learning. Étant donné la demande croissante des compétences en data sciences au sein des organisations, les formations en IA fleurissent en France. Attention toutefois à bien faire la distinction entre les formations conçues pour initier et celles qui sont plus avancées sur la data science qui ont pour objectif d’approfondir les techniques et l’utilisation des outils, frameworks et langages spécifiques. Si vous visez une formation de spécialisation, il convient de choisir une formation IT adaptée à vos objectifs professionnels.
A priori, que ce soit dans le cadre d’une prévision des besoins d’inventaire ou des taux d’échec, de résolution de problèmes de séries chronologiques, etc. c’est dans la modélisation prescriptive que se trouve la valeur principale de l’IA. Le machine learning peut permettre d’accéder à des insights disponibles et reproductibles provenant de cette dernière via l’intervention de non-spécialistes. En somme, l’entreprise travaille sur les bonnes variables et optimise ses résultats grâce aux algorithmes de l’IA appliqués à la data.
