1.Introduction à l’IA pour les managers

• Définition et concepts clés : Machine Learning, Deep Learning, NLP, etc.
• Impact de l’IA dans le monde des affaires : Tendances actuelles et prévisions.
• Opportunités et risques liés à l’IA : Avantages compétitifs, défis éthiques et organisationnels.
• Étude de cas introductive : Comment Amazon utilise l’IA pour personnaliser l’expérience client

2. IA dans le marketing et la relation client

• Applications de l’IA dans le marketing
  • Personnalisation à grande échelle (exemple : Netflix, Spotify).
  • Publicité programmatique et ciblage précis.
  • Analyse prédictive pour le comportement des consommateurs.
• Outils et plateformes : Google Analytics avec IA, Salesforce Einstein.
• Études de cas
  • L’utilisation de l’IA par Coca-Cola pour analyser les préférences des consommateurs via les réseaux sociaux.
  •  Chatbots et service client automatisé (exemple : Sephora Virtual Artist).

3. IA dans les opérations et la production

• Applications de l’IA en production
  • Optimisation des lignes de production avec l’analyse prédictive.
  • Maintenance prédictive des équipements.
  • Gestion des ressources en temps réel.
• Outils et plateformes : Predix (GE), H2O.ai pour la maintenance prédictive.
• Étude de cas 1 : General Electric et l’IA pour la maintenance prédictive des turbines.
• Étude de cas 2 : L’usine intelligente de Tesla utilisant l’IA pour réduire les défauts.

4. IA dans la gestion de la supply chain et la logistique

• Applications de l’IA dans la supply chain
  • Prévision de la demande et gestion des stocks.
  • Optimisation des itinéraires logistiques.
  • Automatisation des entrepôts (robots et drones).
• Outils et plateformes : OptiSolver.
• Étude de cas 1 : Walmart et l’IA pour optimiser l’approvisionnement.
• Étude de cas 2 : DHL et l’utilisation de l’IA pour planifier les itinéraires de livraison.

5. IA dans la finance et la gestion des risques

• Applications de l’IA en finance
  • Analyse de crédit et scoring prédictif.
  • Détection des fraudes.
  • Optimisation des portefeuilles financiers.
• Outils et plateformes : IBM Watson pour la finance, DataRobot.
• Étude de cas 1 : PayPal et l’utilisation de l’IA pour détecter les fraudes en temps réel.
• Étude de cas 2 : BlackRock et l’IA pour gérer ses portefeuilles d’investissement.

6. IA dans les ressources humaines

• Applications de l’IA dans la gestion des talents
  • Recrutement et présélection automatisée des candidats.
  • Analyse prédictive pour la gestion de la performance.
  • Formation personnalisée et chatbots RH.
• Outils et plateformes : LinkedIn Talent Insights, Workday avec IA.
• Étude de cas 1 : L’Oréal et l’utilisation de chatbots IA pour le recrutement.
• Étude de cas 2 : IBM Watson pour optimiser la gestion des talents.

7. Stratégies d’intégration de l’IA dans l’entreprise

• Étapes d’intégration de l’IA
  • Identification des opportunités stratégiques.
  • Structuration d’une équipe dédiée à l’IA.
  • Choix des technologies et partenaires.
• Gestion du changement et adoption par les collaborateurs.
• Analyse coûts-bénéfices et ROI des projets IA.
• Étude de cas transversal : Comment une PME a transformé ses opérations grâce à l’IA (analyse d’un cas réel ou fictif).

8. Perspectives et éthique de l’IA

• Les tendances émergentes de l’IA : IA générative, autonomie décisionnelle, etc.
• Éthique de l’IA et réglementation
  • Biais algorithmiques et transparence.
  • Réglementations (exemple : RGPD).

• Étude de cas : Les défis éthiques de l’utilisation de l’IA par Facebook et Cambridge Analytica.