Generative AI Applications for Leaders Bootcamp (En collaboration avec Michigan Engineering Professional Education & Microsoft)

Bootcamp sur les applications génératives de l'IA pour les dirigeants

En collaboration avec Michigan Engineering Professional Education, University of Michigan Online et Microsoft

• Certificat délivré par Michigan Eng Pro-Ed, affilié à une université américaine classée n° 9 dans le domaine de l'intelligence artificielle.
• Appliquez l'IA générative à un large éventail de scénarios commerciaux (ventes, marketing, ingénierie, analyse de données, assistance à la clientèle, recherche et développement de produits, opérations)
• Programme de 12 semaines en classe (5 à 6 heures par semaine, cours le week-end)
• Entrez en contact avec un groupe de cadres supérieurs pour partager vos idées, vos stratégies et vos meilleures pratiques.
• Demandez-nous les détails du prochain groupe et du calendrier !

Acquérez les compétences nécessaires pour créer et mettre en œuvre des stratégies basées sur l'IA qui favorisent l'innovation et renforcent l'avantage concurrentiel ! Le programme « Generative AI for Business Transformation » (IA générative pour la transformation des entreprises) de Michigan Engineering Professional Education Online fournit aux dirigeants l'expertise nécessaire pour intégrer l'IA dans les opérations commerciales, améliorer l'efficacité et renforcer l'avantage concurrentiel.

Conçu pour les cadres supérieurs, les managers, les consultants, les chefs d'entreprise et les responsables technologiques, ce programme propose une approche pratique et orientée vers les entreprises pour l'adoption de l'IA. Il permet aux dirigeants de mener à bien la transformation GenAI à grande échelle. Vous acquerrez une vision stratégique des cas d'utilisation pratiques dans les domaines de la vente, du marketing, de l'analyse, de l'ingénierie et au-delà, et vous apprendrez à évaluer et à appliquer l'IA générative pour accélérer l'innovation, optimiser les opérations et créer une valeur commerciale mesurable.

Les diplômés obtiennent un certificat prestigieux de Michigan Engineering Professional Education, ce qui leur permet d'accélérer leur carrière dans des postes de direction axés sur l'IA.

Caractéristiques principales

• Le cours et le matériel sont en anglais
• en collaboration avec Michigan Engineering Professional Education Online
• Niveau débutant à intermédiaire
• Programme de 12 semaines (5 à 6 heures par semaine, cours le week-end)
• Plus de 55 heures de cours en direct, accompagnées de 63 exercices guidés et démonstrations
• Plus de 200 heures d'étude et de pratique recommandées
• Accès au cours pendant 1 an et enregistrements des sessions
• Plus de 16 outils d'IA de pointe, dont OpenAI, ChatGPT et Microsoft Copilot.
• Travaillez sur 12 projets pratiques axés sur l'industrie dans diverses fonctions commerciales
• Obtenez un certificat de fin de cours Microsoft hébergé sur le portail MS Learn
• Certificat de fin de programme délivré par Michigan Engineering Professional Education Online.
• Obtenez un badge numérique Michigan Eng Pro-Ed

Une expérience d'apprentissage engageante

• Interaction entre pairs
• Profitez d'un véritable environnement de classe en entrant en contact avec d'autres apprenants et en interagissant avec des mentors en temps réel via Slack.
• Apprentissage flexible
• Ne prenez jamais de retard : accédez à tout moment aux sessions enregistrées pour rattraper votre retard et rester en phase avec votre promotion.
• Sessions de mentorat
• Bénéficiez du soutien d'experts mentors pour dissiper vos doutes, obtenir des conseils sur vos projets et améliorer votre parcours d'apprentissage.
• Assistance dédiée
• Bénéficiez de l'aide d'un responsable de promotion qui vous apporte une assistance personnalisée et veille à ce que vous restiez sur la voie de la réussite.

À propos de l'université du Michigan

L'université du Michigan est une université publique de recherche de premier plan aux États-Unis, mondialement reconnue pour son excellence académique, son innovation et son leadership dans les domaines des sciences et de l'ingénierie. Michigan Engineering Professional Education, qui fait partie du College of Engineering de l'université, propose des programmes axés sur l'industrie et dirigés par des professeurs experts basés aux États-Unis, aidant les professionnels et les dirigeants à appliquer des recherches de pointe et des pratiques d'ingénierie aux défis commerciaux et technologiques du monde réel.

Quelle valeur ajoutée l'université du Michigan apporte-t-elle au programme ?

Le programme est examiné et approuvé par Michigan Engineering Professional Education. Veuillez noter que les cours en direct ne sont pas dispensés par le personnel enseignant de l'université, mais par de nombreux experts expérimentés du secteur. Les formateurs ne sont pas employés par l'université du Michigan. Au-delà de l'approbation du contenu, Michigan Engineering Professional Education supervise également l'évaluation des formateurs, l'assurance qualité, la satisfaction des apprenants et les résultats globaux du programme, ce qui confère à ce dernier une légitimité en termes de qualité et un certificat de réussite co-brandé.

Objectif d'apprentissage

• Adoption stratégique de l'IA : apprenez à mettre en œuvre l'IA dans toutes les fonctions de l'entreprise afin de renforcer la prise de décision.
• Leadership en matière d'IA : menez des initiatives d'IA générative qui améliorent les ventes, le marketing, le service client et le développement de produits.
• Transformation numérique : automatisez les flux de travail afin d'améliorer l'efficacité et de favoriser le changement organisationnel.
• Informations basées sur les données : utilisez des analyses basées sur l'IA pour extraire des informations significatives afin d'élaborer des stratégies commerciales plus intelligentes.
• Expérience client : renforcez l'engagement grâce à la personnalisation basée sur l'IA, aux chatbots et aux assistants virtuels.
• Innovation produit : appliquez l'IA à l'étude de marché, au prototypage et à l'amélioration continue des produits.
• IA responsable : comprenez l'économie et l'éthique de l'IA pour garantir la conformité, maximiser le retour sur investissement et gérer efficacement les coûts.
• Application pratique : tirez parti de Microsoft Copilot pour rationaliser les opérations dans les domaines de la vente, des ressources humaines, de l'informatique, des finances, etc.

Plus de 13 compétences abordées

• Mise à l'échelle des initiatives d'IA
• IA conversationnelle
• Évaluation des risques liés à l'IA
• Analyse prédictive
• Automatisation des flux de travail
• IA éthique et conformité
• Mise en œuvre de chatbots
• Économie de l'IA
• Analyse du retour sur investissement
• Évaluation et optimisation des modèles
• LLMOps et déploiement de l'IA
• Analyse des sentiments
• Simulation de scénarios

Public cible :

Ce programme est destiné aux professionnels qui souhaitent exploiter l'IA générative pour accélérer la transformation de leur entreprise, stimuler l'innovation et améliorer l'efficacité. Que vous dirigiez une organisation, gériez des initiatives stratégiques ou encouragiez l'adoption de technologies, ce programme vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour tirer efficacement parti de l'IA.

• Dirigeants d'entreprise
• Consultants
• Cadres supérieurs
• Cadres dirigeants
• Entrepreneurs
• Responsables fonctionnels
• Responsables technologiques

Conditions préalables

Pour être admissibles au programme « L'IA générative pour la transformation des entreprises », les candidats doivent posséder :

• Au moins 5 ans d'expérience professionnelle (de préférence)
• Une solide connaissance de l'impact croissant de l'IA sur les entreprises
• Une forte motivation à appliquer l'IA générative pour résoudre des défis commerciaux concrets

Parcours d'apprentissage

1. Connaissances en IA pour les chefs d'entreprise
2. Technologies génératives d'IA
3. Automatisation des flux de travail
4. Cas d'utilisation de l'IA générative : ventes et marketing
5. Cas d'utilisation de l'IA générative : opérations de service client
6. Cas d'utilisation de l'IA générative : ingénierie logicielle
7. Cas d'utilisation de l'IA générative : analyse de données
8. Cas d'utilisation de l'IA générative : recherche et développement de produits
9. Éthique et économie de l'IA générative
10. Microsoft Copilot pour les entreprises

Cours optionnels

• Masterclass académique - IA agentique pour l'innovation produit et l'automatisation d'entreprise
• Microsoft 365 Copilot - Comment favoriser l'autonomisation dans votre organisation

DÉTAILS DU CONTENU DU COURS

Cours 1 : Compétences en IA pour les chefs d'entreprise

Ce module présente les concepts fondamentaux de l'IA, du ML et de l'IA générative, donnant aux chefs d'entreprise les connaissances nécessaires pour naviguer en toute confiance dans des environnements basés sur l'IA et prendre des décisions stratégiques éclairées par les données.

Résultats d'apprentissage

• Acquérir des bases solides en matière d'IA, d'apprentissage automatique (ML) et d'IA générative pour prendre des décisions commerciales plus éclairées.
• Distinguer l'IA de l'IA générative afin de découvrir des applications commerciales stratégiques.
• Comprendre les principaux modèles d'apprentissage : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
• Explorer comment les réseaux neuronaux, les GAN, les transformateurs et les LLM permettent de créer des solutions d'IA intelligentes.
• Évaluer le développement et le potentiel commercial des chatbots intelligents.
• Améliorer les résultats générés par l'IA à l'aide de paramètres de température et de techniques d'échantillonnage.

Programme du cours

• Introduction à l'IA et au ML
• Principes fondamentaux de l'IA générative
• IA vs IA générative
• Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
• Modèles linguistiques à grande échelle (LLM)
• Réseaux neuronaux et apprentissage profond
• Chatbots intelligents et leurs applications commerciales
• Optimisation des résultats de l'IA : paramètres de température et techniques d'échantillonnage

Cours 2 : pile technologique de l'IA générative

S'appuyant sur les principes fondamentaux du cours « AI Literacy for Leaders », ce module se concentre sur la pile technologique de l'IA générative. Les participants exploreront l'infrastructure, les outils et les pratiques de déploiement nécessaires pour mettre en œuvre et adapter efficacement les solutions d'IA à l'échelle de l'entreprise.

Résultats d'apprentissage

• Comprendre l'infrastructure de l'IA générative et son impact sur les opérations commerciales.
• Comparer différents modèles de base afin d'identifier les meilleures applications.
• Évaluer les modèles d'IA en termes de coût, de flexibilité et d'évolutivité.
• Appliquer les pratiques LLMOps afin de garantir la surveillance, la sécurité et le déploiement éthique.
• Utiliser des outils de développement IA afin de concevoir et de mettre en œuvre des solutions basées sur l'IA.
• Évaluer le réglage fin par rapport à la génération augmentée par la récupération (RAG) afin d'obtenir un équilibre optimal entre coût et performance.
• Exploiter les ressources cloud et informatiques pour faire évoluer efficacement les initiatives d'IA.

Programme du cours

• Infrastructure d'IA générative
• Modèles de base et applications
• Modèles open source vs modèles propriétaires
• LLMOps pour le déploiement de l'IA
• Outils de développement de l'IA
• Ajustement fin vs RAG
• Ressources cloud et informatiques
• Conception de solutions d'IA générative de bout en bout

Cours 3 : Automatisation des flux de travail

Ce cours vous apporte les connaissances et les compétences nécessaires pour travailler en toute confiance avec les bases de données SQL et les exploiter efficacement dans vos applications. Apprenez les instructions SQL fondamentales, les instructions conditionnelles, les commandes, les jointures, les sous-requêtes et les fonctions pour gérer les bases de données et prendre en charge une croissance évolutive.

Résultats d'apprentissage

• Comprenez les principes de l'automatisation des flux de travail et son rôle dans l'amélioration de l'efficacité.
• Utilisez Zapier pour concevoir des flux de travail alimentés par l'IA avec des déclencheurs et des Zaps.
• Intégrer l'API d'OpenAI à des outils d'automatisation pour une exécution intelligente des tâches.
• Créer et dépanner des flux de travail automatisés pour la création de contenu, les e-mails et les réseaux sociaux.
• Appliquer des techniques d'automatisation avancées avec des Zaps en plusieurs étapes, une logique conditionnelle et des intégrations.
• Surveiller, optimiser et adapter les flux de travail alimentés par l'IA pour des performances à long terme.

Sujets abordés

• Principes de base de l'automatisation des flux de travail
• Principes fondamentaux de Zapier
• Intégration de l'API OpenAI
• Création et débogage de workflows
• Techniques d'automatisation avancées
• Adaptation de l'automatisation alimentée par l'IA

Cours 4 : Cas d'utilisation de l'IA générative — Ventes et marketing

Après avoir maîtrisé l'automatisation des workflows, ce module applique l'IA générative aux fonctions commerciales essentielles, en commençant par les ventes et le marketing. Grâce à un apprentissage pratique et à des études de cas, les participants découvriront comment déployer efficacement l'IA tout en surmontant les défis courants afin de maximiser l'impact commercial.

Résultats d'apprentissage

• Appliquer des stratégies basées sur l'IA pour rationaliser et améliorer les opérations de vente et de marketing.
• Exploiter l'IA pour la génération de prospects, la segmentation de la clientèle et les campagnes hyper-personnalisées.
• Utiliser l'analyse prédictive pour améliorer les prévisions de ventes et renforcer la fidélisation des clients.
• Automatiser la création de contenu avec du texte, des visuels et des vidéos générés par l'IA.
• Stimuler l'engagement des clients grâce à des chatbots et des assistants virtuels alimentés par l'IA.
• Examiner les applications concrètes de l'IA dans les ventes et le marketing afin d'acquérir des connaissances stratégiques.
• Relever les défis critiques, notamment la confidentialité des données, la cohérence de la marque et les obstacles à la mise en œuvre.

Sujets abordés

• L'IA dans les ventes et le marketing
• Génération de prospects alimentée par l'IA
• Contenu généré par l'IA
• Analyses prédictives : prévisions, pipelines et fidélisation
• IA conversationnelle
• Études de cas
• Défis de mise en œuvre

Cours 5 : Cas d'utilisation de l'IA générative — Opérations de service client

L'automatisation basée sur l'IA transforme le service client en permettant une personnalisation, des résolutions plus rapides et des interactions plus réactives. Ce module permet aux apprenants de concevoir et de mettre en œuvre des solutions de service client intelligentes et évolutives à l'aide de l'IA générative.

Résultats d'apprentissage

• Évaluer le rôle de l'IA générative dans l'amélioration de l'efficacité et de la personnalisation du service client.
• Déployer des chatbots et des assistants virtuels basés sur l'IA pour des interactions automatisées avec les clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
• Automatiser la résolution des problèmes et générer des réponses dynamiques alimentées par l'IA.
• Appliquer l'analyse des sentiments pour comprendre les émotions et le comportement des clients.
• Examiner les applications concrètes de l'IA dans l'assistance virtuelle et la gestion des pannes.
• Relever des défis tels que la confidentialité des données, la qualité du service et l'équilibre entre la collaboration entre l'homme et l'IA.

Sujets abordés

• L'IA dans le service client
• Interactions IA personnalisées
• Résolution automatisée des problèmes
• Analyse des sentiments et informations
• Études de cas
• Défis liés à la mise en œuvre

Cours 6 : Cas d'utilisation de l'IA générative — Génie logiciel

Après avoir exploré les applications de l'IA générative dans les fonctions commerciales essentielles, ce module se concentre sur les domaines techniques. Les participants apprendront comment appliquer l'IA au génie logiciel, afin d'améliorer l'efficacité, l'automatisation et la qualité du développement. En tirant parti des outils et des pratiques basés sur l'IA, les ingénieurs et les dirigeants peuvent accélérer la livraison des logiciels, améliorer l'expérience utilisateur et rester à la pointe des nouvelles tendances en matière de développement basé sur l'IA.

Résultats d'apprentissage

• Automatiser la génération, la complétion et la traduction de code à l'aide d'outils basés sur l'IA.
• Appliquer l'IA à la révision de code, à la génération de cas de test et aux contrôles de sécurité.
• Générer, affiner et personnaliser la documentation logicielle à l'aide de l'IA.
• Améliorer les performances et la lisibilité du code grâce à la refactorisation assistée par l'IA.
• Améliorer la conception de l'interface utilisateur/expérience utilisateur grâce aux informations fournies par l'IA sur le comportement et l'accessibilité des utilisateurs.
• Intégrer l'IA dans les workflows de développement, les IDE et les outils de prototypage.
• Évaluer les tendances futures en matière d'ingénierie logicielle alimentée par l'IA et sans code.

Sujets abordés

• L'IA dans le développement logiciel
• Génération de code alimentée par l'IA
• Tests automatisés et sécurité
• Documentation générée par l'IA
• Optimisation et refactorisation du code
• L'IA dans la conception UI/UX
• Outils de développement intégrés à l'IA
• Tendances futures

Cours 7 : Cas d'utilisation de l'IA générative — Analyse des données

S'appuyant sur les applications de l'IA générative dans l'ingénierie logicielle, ce module se concentre sur l'analyse des données. Les participants apprendront à tirer parti de l'IA pour obtenir des informations plus approfondies, des capacités de prédiction plus solides et une prise de décision plus efficace. À travers des cas d'utilisation concrets, ils exploreront également les opportunités et les défis liés à l'application de l'IA aux workflows modernes d'analyse des données.

Résultats d'apprentissage

• Utiliser l'IA générative pour l'exploration des données, la découverte de tendances et la génération d'hypothèses.
• Détecter les anomalies et les valeurs aberrantes à l'aide de méthodes d'analyse basées sur l'IA.
• Créer des visualisations interactives pour découvrir des informations et soutenir les décisions.
• Développer des modèles prédictifs et des prévisions basées sur l'IA pour les tendances commerciales.
• Simuler les risques et les opportunités grâce à la modélisation de scénarios basée sur l'IA.
• Examiner les applications concrètes de l'IA dans l'optimisation des flux de travail analytiques.
• Aborder les questions relatives aux limites informatiques, à l'éthique des données synthétiques et à la stabilité des modèles.

Sujets abordés

• L'IA dans l'analyse des données
• Exploration des données alimentée par l'IA
• Détection des anomalies et des valeurs aberrantes
• Modélisation prédictive alimentée par l'IA
• Simulation de scénarios
• Études de cas
• Défis et éthique

Cours 8 : Cas d'utilisation de l'IA générative — Recherche et développement de produits

Prolongeant les applications de l'IA générative dans les fonctions techniques, ce module se concentre sur la manière dont les équipes de R&D peuvent tirer parti de l'IA pour accélérer l'innovation. Les participants découvriront comment l'IA automatise les études de marché, prédit les besoins des clients, optimise la conception des produits et aligne la stratégie produit sur les valeurs de la marque. L'objectif est de permettre un développement de produits axé sur les données, centré sur le client et prêt pour l'avenir, tout en répondant aux préoccupations éthiques et de confidentialité.

Résultats d'apprentissage

• Appliquer l'IA pour automatiser les études de marché, la génération d'idées et la validation des produits.
• Utiliser l'analyse prédictive pour cartographier le parcours des clients et anticiper leurs besoins futurs.
• Créer des variantes de conception et des prototypes virtuels pour une itération rapide.
• Réaliser des analyses SWOT et des évaluations des risques basées sur l'IA pour guider les décisions stratégiques.
• Améliorer l'expérience utilisateur grâce à des fonctionnalités adaptatives basées sur l'IA et à la modélisation prédictive des comportements.
• Exploiter les données en temps réel pour suivre les performances et hiérarchiser les fonctionnalités.
• Aborder les considérations éthiques, la confidentialité des données et l'alignement de l'IA sur la stratégie de marque.

Sujets abordés

• L'IA dans le développement de produits
• Études de marché automatisées
• Cartographie du parcours client
• Prototypage basé sur l'IA
• Analyse stratégique et évaluation des risques
• Optimisation de l'expérience utilisateur grâce à l'IA
• Gestion de produits basée sur les données
• Considérations éthiques et liées à la marque

Cours 9 : Éthique et économie de l'IA générative

Après avoir exploré les applications de l'IA générative dans les fonctions commerciales et techniques, ce module aborde les aspects critiques de l'éthique et de l'économie dans l'adoption de l'IA. Les participants apprendront comment s'assurer que les solutions d'IA sont à la fois rentables et éthiques, permettant une mise en œuvre durable qui respecte les limites légales, sociales et réglementaires.

Résultats d'apprentissage

• Évaluer la configuration initiale et les coûts permanents de la mise en œuvre de l'IA.
• Comparer les processus basés sur l'IA avec les approches manuelles afin d'évaluer leur évolutivité et leur efficacité.
• Calculer le retour sur investissement des projets d'IA et analyser les compromis liés à leur adoption.
• Identifier et atténuer les risques éthiques tels que les préjugés, l'équité et la responsabilité.
• Examiner les implications en matière de confidentialité des données et garantir la conformité avec le RGPD, le CCPA et d'autres réglementations.
• Explorer les orientations futures en matière d'éthique de l'IA et le rôle des gouvernements et des parties prenantes dans l'utilisation responsable de l'IA.

Sujets abordés

• Coûts initiaux de l'IA
• Coûts permanents de l'IA
• Économie unitaire
• Retour sur investissement et compromis dans les projets d'IA
• Défis éthiques dans la prise de décision par l'IA
• Réglementations en matière de confidentialité des données
• Orientations futures : éthique de l'IA avec les gouvernements et les parties prenantes

Cours 10 : Microsoft Copilot pour les entreprises

Après avoir exploré l'éthique et l'économie de l'IA, ce module se concentre sur l'application pratique de Microsoft Copilot pour améliorer la productivité dans toutes les fonctions de l'entreprise. Les participants apprendront comment intégrer Copilot dans leurs flux de travail quotidiens afin d'optimiser les opérations, d'améliorer la prise de décision et de stimuler l'efficacité, tout en appliquant les meilleures pratiques pour une adoption responsable de l'IA.

Résultats d'apprentissage

• Appliquer Microsoft Copilot pour rationaliser les opérations commerciales.
• Améliorer les processus de vente grâce à des propositions personnalisées assistées par l'IA.
• Optimiser les opérations informatiques à l'aide de Copilot pour le dépannage et la résolution des problèmes.
• Générer des informations marketing et des rapports de campagne percutants avec Copilot.
• Améliorer la planification financière et créer des résumés budgétaires générés par l'IA.
• Renforcer les processus RH grâce à des listes de contrôle d'intégration basées sur l'IA.
• Surveiller et gérer les opérations à l'aide de tableaux de bord d'inventaire générés par l'IA.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques d'intégration de Copilot dans toutes les fonctions de l'entreprise.

Sujets abordés

• Présentation et fonctionnalités de Microsoft Copilot
• Utilisation de Copilot pour l'optimisation des ventes
• Utilisation de Copilot pour la sécurité informatique
• Utilisation de Copilot pour la navigation sur le Web
• Utilisation de Copilot pour les informations marketing
• Utilisation de Copilot pour la planification financière
• Meilleures pratiques d'intégration

Cours 11 : Éthique et économie de l'IA générative

Après avoir exploré les applications de l'IA générative dans les fonctions commerciales et techniques, ce module aborde les aspects critiques de l'éthique et de l'économie dans l'adoption de l'IA. Les participants apprendront comment s'assurer que les solutions d'IA sont à la fois rentables et éthiques, permettant une mise en œuvre durable qui respecte les limites juridiques, sociales et réglementaires.

Résultats d'apprentissage

• Évaluer la configuration initiale et les coûts permanents de la mise en œuvre de l'IA.
• Comparer les processus basés sur l'IA avec les approches manuelles afin d'évaluer leur évolutivité et leur efficacité.
• Calculer le retour sur investissement des projets d'IA et analyser les compromis liés à leur adoption.
• Identifier et atténuer les risques éthiques tels que les préjugés, l'équité et la responsabilité.
• Examiner les implications en matière de confidentialité des données et garantir la conformité avec le RGPD, le CCPA et d'autres réglementations.
• Explorer les orientations futures en matière d'éthique de l'IA et le rôle des gouvernements et des parties prenantes dans l'utilisation responsable de l'IA.

Sujets abordés

• Coûts initiaux de l'IA
• Coûts permanents de l'IA
• Économie unitaire
• Retour sur investissement et compromis dans les projets d'IA
• Défis éthiques dans la prise de décision en matière d'IA
• Réglementations en matière de confidentialité des données
• Orientations futures : éthique de l'IA avec les gouvernements et les parties prenantes

Cours optionnels :

Option 1 : Masterclass académique

Cette masterclass couvre les éléments essentiels de l'IA agentique (planification, mémoire, intégration d'outils et coordination multi-agents), puis aborde des cas d'utilisation de produits dans le monde réel et des modèles de déploiement en entreprise. Les participants prendront part à des démonstrations pratiques avec LangChain, Lovable et CrewAI, et termineront par des conseils stratégiques sur les feuilles de route, les stratégies de commercialisation et les cadres de capacités des équipes

Cours optionnel 2 : Microsoft 365 Copilot Enablement

Ce cours Microsoft forme les participants à diriger la formation des utilisateurs et l'adoption de l'IA au sein de leur organisation. Il présente une stratégie axée sur les personnes à travers le cadre Microsoft 365 Copilot Enablement Framework, structuré en quatre phases clés : se préparer (établir des bases solides), intégrer et impliquer (responsabiliser les employés), avoir un impact (générer une valeur mesurable) et étendre et optimiser (élargir les capacités).

Études de cas et projets industriels

• Projet 1 – Récits basés sur ChatGPT
• Projet 2 – Exploiter l'IA générative pour obtenir des informations commerciales et prendre des décisions
• Projet 3 – Automatiser la création de blogs et les notifications par e-mail à l'aide de Zapier
• Projet 4 – Gérer la cohérence de la marque grâce à l'IA générative
• Projet 5 – Créer une campagne de contenu basée sur l'IA
• Projet 6 – Mettre en œuvre et gérer un agent de support client alimenté par l'IA générative
• Projet 7 – Intégrer LeadSuccessBot à la plateforme FairJob
• Projet 8 – Amélioration des processus d'analyse de données grâce à l'IA générative
• Projet 9 – Stimulation de l'innovation commerciale grâce à l'IA générative dans l'analyse de données
• Projet 10 – Gestion du cycle de vie des produits Fit Smart avec ChatGPT
• Projet 11 – Automatisation des décisions de mise à l'échelle des fonctionnalités grâce à l'IA générative
• Projet 12 – Amélioration des lancements de produits grâce à Microsoft Edge Copilot alimenté par l'IA

QUESTIONS FRÉQUEMMENT POSÉES

Comment le programme est-il dispensé ?

Le cours est dispensé entièrement en ligne sous forme de cours virtuels en direct, offrant un mélange 80/20 de formation pratique et d'apprentissage théorique. Vous participerez à des projets pratiques, des études de cas et des sessions interactives animées par des experts du secteur.

À quoi ressemble l'emploi du temps ? Y a-t-il des enregistrements ?

Le cours s'étend généralement sur environ 12 semaines, avec environ 5 à 6 heures de sessions en direct le week-end, selon un emploi du temps varié. Entre les cours, vous aurez de nombreux projets pratiques à réaliser. Veuillez nous envoyer un e-mail pour obtenir les détails du programme. Si vous manquez un cours, vous pouvez toujours regarder l'enregistrement.

REMARQUE :

La simple consultation des enregistrements des sessions ne permet pas de valider votre présence. Seule la participation à la session en direct est prise en compte. Comme il s'agit de programmes affiliés à des universités, les critères sont plus stricts, car ils sont fixés par les universités elles-mêmes. Cependant, les enregistrements seront disponibles. Les apprenants peuvent consulter les critères spécifiques d'obtention du certificat pour chaque cours directement sur leur LMS.

Puis-je travailler à temps plein tout en suivant ce programme ?

Oui, c'est possible ! Le calendrier du programme est conçu pour aider les professionnels très occupés qui travaillent à temps plein. Vous pouvez assister à des sessions en direct animées par un instructeur, qui ont lieu principalement le week-end à l'heure prévue, en fonction de votre emploi du temps, puis réaliser les devoirs/projets pendant votre temps libre.

Puis-je changer de promotion après m'être inscrit au programme ?

Oui. Vous avez droit à un changement de promotion gratuit dans les 60 premiers jours suivant votre inscription. Si vous ne pouvez pas continuer avec votre promotion actuelle après avoir utilisé cette option, vous pouvez demander un transfert supplémentaire moyennant des frais. Pour obtenir des conseils sur la procédure ou de l'aide pour votre demande, veuillez contacter notre équipe d'assistance.

En quoi ce programme diffère-t-il des autres cours d'IA en ligne ou MOOC ?

Contrairement aux cours classiques à rythme libre, ce programme propose un modèle d'apprentissage interactif soutenu par une université, avec plus de 55 heures de sessions en direct animées par des experts du secteur. Les apprenants bénéficient d'un engagement en temps réel, d'un mentorat dédié et d'une collaboration entre pairs, ce qui garantit un taux de réussite plus élevé et une compréhension plus approfondie. Le programme met l'accent sur des cas d'utilisation de l'IA appliquée et axés sur les entreprises, et pas seulement sur les compétences techniques, tout en délivrant un certificat co-brandé par l'université, ce qui ajoute de la crédibilité et de la valeur à long terme pour la carrière.

Qu'est-ce que le programme « Applications génératives de l'IA pour les dirigeants » ?

Ce programme prépare les professionnels à appliquer des solutions basées sur l'IA dans toutes les opérations commerciales. Avec plus de 55 heures d'enseignement en direct, des projets pratiques et des outils concrets, les apprenants acquièrent une expérience pratique pour améliorer l'efficacité, stimuler l'innovation et amplifier l'impact grâce à l'IA générative.

Que fait un ingénieur en IA générative ?

Un ingénieur en IA générative joue un rôle central dans la transformation des entreprises grâce à l'IA. Il conçoit et met en œuvre des algorithmes pour des modèles génératifs à l'aide de techniques avancées d'apprentissage profond, en les ajustant pour garantir leur précision, leur évolutivité et leurs performances. Au-delà du domaine technique, ces professionnels collaborent avec des équipes interfonctionnelles afin d'intégrer l'IA dans les flux de travail réels, de rationaliser les opérations et de débloquer de nouvelles opportunités de croissance.

Forts de l'expertise acquise dans le cadre d'un programme de formation à la transformation des entreprises, ils veillent également à ce que le déploiement de l'IA soit éthique, se tiennent informés des nouveaux outils et cadres émergents et traduisent efficacement les concepts techniques complexes pour les parties prenantes non techniques, comblant ainsi le fossé entre l'innovation et l'impact commercial.

Quel est le niveau de qualification des formateurs ?

Le programme est dirigé par des experts du secteur et des professionnels chevronnés dans les domaines des données et de l'IA, ce qui garantit aux participants d'acquérir à la fois des connaissances pratiques et des connaissances théoriques. Chaque formateur est soumis à un processus de sélection rigoureux, comprenant une évaluation de son profil, une évaluation technique et une démonstration de formation en direct, afin de garantir un enseignement de haute qualité.

Comment l'IA générative peut-elle être mise à profit dans la stratégie de transformation numérique d'une organisation ?

L'IA générative peut être un puissant catalyseur dans le parcours de transformation numérique d'une organisation. En intégrant des modèles et des systèmes d'IA générative avancés dans leurs fonctions commerciales essentielles, les organisations peuvent rationaliser leurs opérations, optimiser leurs chaînes d'approvisionnement et créer de nouveaux modèles commerciaux qui stimulent la croissance.

Au-delà de l'efficacité, l'IA générative permet l'innovation à grande échelle, qu'il s'agisse d'expériences client personnalisées ou d'analyses prédictives qui éclairent la prise de décision. Lorsqu'elle s'inscrit dans une stratégie de transformation plus large, l'IA générative devient un facteur clé de compétitivité durable, d'agilité et de succès à long terme dans une économie numérique en rapide évolution.

Qui est le candidat idéal pour ce programme de transformation commerciale ?

Ce programme est destiné aux professionnels qui souhaitent exploiter l'IA générative de manière stratégique pour stimuler l'innovation, l'efficacité et la transformation numérique de leur entreprise. Il est particulièrement adapté aux personnes expérimentées qui souhaitent diriger des initiatives d'IA dans toutes les fonctions de l'entreprise, plutôt qu'aux praticiens techniques débutants.

Rôles professionnels ciblés

• Dirigeants d'entreprise et cadres supérieurs
• Cadres supérieurs et responsables fonctionnels
• Responsables technologiques et consultants
• Entrepreneurs moteurs de l'innovation

Expérience requise

• Une expérience professionnelle minimale de 5 ans est préférable, afin de permettre aux participants de mieux contextualiser les applications stratégiques de l'IA dans le cadre du programme.

État d'esprit requis

• Les participants doivent faire preuve d'une forte volonté d'appliquer l'IA générative à des problèmes commerciaux concrets et de l'ambition de mener le changement induit par l'IA au sein de leur organisation.

Contexte industriel

• Les cohortes actuelles comprennent des professionnels des secteurs de l'informatique, des logiciels, de la fabrication, de la pharmacie et de la santé, et des services financiers, ce qui démontre la pertinence du programme dans tous les secteurs.

Quels outils et plateformes d'IA spécifiques vais-je apprendre à utiliser ?

Ce programme offre une expérience pratique avec plus de 16 outils et plateformes d'IA de pointe afin de garantir une application pratique et concrète.

• Modèles et API d'IA générative de base : ChatGPT, OpenAI API et Hugging Face.
• Automatisation et création de contenu : Zapier, Invideo.ai, Figma et MIRO.
• Outils de données et de développement : Julius.ai, MOSTLYAI, Visual Studio Code, Microsoft PowerApps et Google Cloud.
• Écosystème Microsoft : formation approfondie avec Microsoft Copilot pour optimiser les ventes, l'informatique, les ressources humaines, les finances et les opérations.

Quels sont les principaux risques liés au fait d'ignorer l'IA générative ?

Les entreprises qui ne parviennent pas à adopter l'IA générative risquent de perdre leur compétitivité, leur efficacité et leur pertinence sur le marché, tandis que les organisations axées sur l'IA prennent de l'avance.

Les principaux risques sont les suivants :

• Inefficacité opérationnelle par rapport aux concurrents qui automatisent les ventes, le marketing et le service client.
• Ralentissement des cycles d'innovation dans la R&D et le développement de produits.
• Prise de décision moins précise sans analyse des données alimentée par l'IA.
• Engagement client plus faible en raison d'une personnalisation limitée et de campagnes obsolètes.
• Défis en matière de talents, car les meilleurs professionnels sont attirés par les organisations axées sur l'IA.

Pour un chef d'entreprise, quelle est la différence entre l'IA classique et l'IA générative ?

La principale différence réside dans l'analyse par opposition à la création. L'IA classique analyse les données passées pour faire des prévisions ou des classifications, tandis que l'IA générative crée de nouveaux contenus, idées et solutions.

• IA classique : analytique — utilisée pour les prévisions, la détection des tendances et la classification.
• IA générative : créative — utilisée pour produire du contenu marketing, des conceptions de produits, des prototypes ou des flux de travail automatisés.

L'IA générative n'est pas une tendance passagère, elle marque un changement fondamental dans le fonctionnement des entreprises. En transformant la prise de décision, l'innovation et l'évolutivité, elle est appelée à avoir un impact durable sur l'économie mondiale. Ce programme est conçu sur le principe que l'intégration de l'IA est désormais un impératif stratégique pour la croissance à long terme.

Je n'ai pas de formation en programmation. Puis-je quand même diriger des projets d'IA ?

Oui. Diriger des projets d'IA relève moins du codage que de la stratégie, des cas d'utilisation et de la mise en œuvre éthique. Ce programme est destiné aux dirigeants d'entreprise et aux responsables technologiques, et pas seulement aux programmeurs.

• Aucune connaissance préalable en codage n'est requise : l'éligibilité repose principalement sur l'expérience professionnelle et la réflexion stratégique.
• Le programme est axé sur la maîtrise de l'IA, les applications commerciales et les stratégies de déploiement.
• Apprentissage pratique : formation pratique avec des plateformes low-code et no-code pour rendre l'IA accessible aux non-programmeurs.

Qu'est-ce qui est le plus important pour la réussite de l'IA : la technologie ou la stratégie commerciale ?

Si les technologies de pointe ont leur importance, une stratégie commerciale claire est le véritable moteur de la réussite de l'IA. Sans objectifs définis, sans mesures du retour sur investissement et sans directives éthiques, même les meilleurs outils peuvent échouer. Ce programme adopte une approche axée sur la stratégie, en commençant par la maîtrise de l'IA avant d'explorer les technologies. Vous apprendrez à :

• Intégrer l'IA dans toutes les fonctions de l'entreprise pour une prise de décision plus intelligente.
• Optimiser des domaines tels que les ventes, le marketing et les opérations.
• Garantir un déploiement responsable en mettant l'accent sur l'économie et l'éthique.

Comment mesurer le retour sur investissement d'un projet d'IA générative ?

Le retour sur investissement est mesuré en comparant les gains financiers, tels que la croissance des revenus, les économies réalisées grâce à l'automatisation et les gains d'efficacité, aux coûts totaux de mise en œuvre, y compris les logiciels, le développement et la maintenance. Dans le module Éthique et économie de l'IA générative de ce programme, vous apprendrez un cadre structuré pour :

• Évaluer les coûts initiaux et continus.
• Quantifier les avantages financiers de l'adoption de l'IA.
• Évaluer les compromis afin de garantir un retour sur investissement durable.