Stratégie IA & machine learning
Construire des stratégies IA, GenAI, NLP, systèmes de recommandation et IA responsable
L'IA est la ligne qui sépare les CDO qui fixent l'agenda de ceux qui l'attendent. Ce bloc vous place du bon côté de cette ligne. Vous dépasserez les démos et le hype pour entrer dans les décisions qui comptent vraiment : où investir, quoi construire ou acheter, et comment transformer une ambition IA en une chaîne de valeur que votre CFO respecte.
Le module 5.1 pose les fondations. Vous élaborerez une stratégie IA qui priorise sans complaisance, trancherez le build versus buy sans vous raconter d'histoires, et déploierez l'IA générative en entreprise correctement, avec des architectures RAG, des contrôles de risque et une gouvernance qui tiennent à l'examen. Puis vous tracerez une roadmap qui cartographie maturité, équipes et investissement, pour que votre board voie un plan et non un projet de laboratoire.
Le module 5.2 vous emmène dans l'IA appliquée, là où les réputations se font et se défont. Vous exploiterez le NLP à grande échelle pour extraire les signaux Voice of Customer, le sentiment et le texte à un volume qu'aucune équipe humaine ne pourrait traiter. Vous concevrez des systèmes de recommandation qui personnalisent sans mettre les gens mal à l'aise. Et vous maîtriserez l'IA responsable, des biais et de l'équité jusqu'à l'EU AI Act et aux processus de revue éthique qui vous évitent la une pour les mauvaises raisons.
Ce n'est pas une visite guidée des buzzwords. C'est le manuel opératoire d'un CDO qui entend faire de l'IA une capacité business à part entière, défendre les budgets et livrer des systèmes qui créent de la valeur mesurable. À la fin, vous parlerez couramment avec vos data scientists, challengerez vos fournisseurs et répondrez à votre board avec des chiffres et de la conviction. Le leadership IA est une décision. Ce bloc vous montre comment la prendre.
Ce que vous allez maîtriser
- Construire une stratégie IA qui priorise les cas d'usage par valeur et faisabilité
- Trancher le build versus buy avec une vision claire du coût, du risque et du contrôle
- Déployer l'IA générative avec du RAG, une gouvernance et des garde-fous de risque en place
- Rédiger une roadmap IA alignée sur la maturité, la capacité des équipes et l'investissement
- Exploiter le NLP à grande échelle pour extraire Voice of Customer, sentiment et insights textuels
- Concevoir des systèmes de recommandation qui personnalisent de façon éthique et efficace
- Opérationnaliser l'IA responsable pour répondre aux exigences de l'EU AI Act et d'équité
Modules
Posez les fondations stratégiques de l'IA : priorisation, IA générative en entreprise et roadmap de maturité
Mettre en œuvre l'IA appliquée à travers le NLP, la recommandation et les pratiques de responsible AI
Montre comment identifier les cas d'usage à forte valeur en entreprise, choisir entre RAG et fine-tuning, et exploiter et évaluer des LLMs en production.
Aborde la classification des risques IA au titre de l'EU AI Act, les pratiques de traitement des biais et d'explicabilité, et la façon de structurer la supervision humaine et la réponse aux incidents.
Comment sortir les projets d'IA du stade pilote, construire l'operating model qui les fait vivre et démontrer le retour business.
Questions fréquentes
Que couvre concrètement le bloc « AI & machine learning strategy » ?
Cinq modules et 15 leçons au total : stratégie IA et priorisation, IA générative et LLMs en entreprise, IA appliquée (NLP, systèmes de recommandation), gouvernance et EU AI Act, puis passage du POC à la production. L'angle est décisionnel, pas technique : où investir, que construire ou acheter, comment démontrer le retour.
Faut-il un profil technique pour suivre ce bloc ?
Non. Le bloc « AI & machine learning strategy » s'adresse à un CDO ou à un dirigeant qui arbitre des investissements IA, pas à quelqu'un qui entraîne des modèles. Les notions comme RAG, fine-tuning, embedding ou MLOps sont expliquées pour vous permettre de challenger vos prestataires et de dialoguer avec vos data scientists.
Quelle différence entre RAG et fine-tuning, et comment choisir ?
Le RAG branche un modèle de langage sur vos propres documents au moment de la requête ; le fine-tuning modifie les poids du modèle à partir de vos données. La leçon « Build vs buy: RAG vs fine-tuning » pose le choix en termes de coût, de contrôle, de maintenance et de fréquence de mise à jour de votre base de connaissances, sans désigner un gagnant par défaut.
Par où commencer si mon entreprise en est encore aux pilotes ?
Commencez par le module de stratégie IA, puis passez directement à « Scaling AI: from POC to production ». Ce module traite l'écart entre POC et production, l'operating model et la plateforme qui font tenir les projets dans la durée, et la mesure du ROI, c'est-à-dire ce qui bloque le plus souvent le passage du pilote au système.
Le bloc traite-t-il l'EU AI Act ?
Oui, à deux endroits. Le module « AI governance & responsible AI » couvre la classification des risques selon l'EU AI Act, les biais, l'explicabilité et les model cards, ainsi que la supervision humaine et la réponse aux incidents. Le module d'IA appliquée aborde aussi la fairness et les processus de revue éthique, en parallèle du NLP et des systèmes de recommandation.
La lecture est-elle gratuite et faut-il créer un compte ?
La lecture des leçons du bloc « AI & machine learning strategy » est libre et gratuite. Un compte sert uniquement à conserver votre progression d'un module à l'autre. Aucun diplôme, aucune certification reconnue par un État et aucune affiliation universitaire n'y sont associés.