Table des matières

• Mentions légales
• À propos de ce livre numérique :
• Sommaire
• Remerciements
• Préface
• Introduction
• Chapitre 1 : L’intelligence artificielle pour le manager
  • HISTOIRE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
  • LA DÉFINITION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
  • LA BUSINESS INTELLIGENCE, PREMIÈRE ÉTAPE DE L’IA
  • LES MOTEURS DE RÈGLES
  • LE MACHINE LEARNING
    • Le machine learning et l’apprentissage supervisé
      • L’apprentissage supervisé
      • La précision ou l’accuracy
      • Le jeu d’apprentissage
      • La taille du jeu d’apprentissage
      • Le biais des jeux d’apprentissage
      • L’espace de validité
      • Appréhender la complexité
      • Les données d’entrée ou le feature engineering
      • Comment apprendre
      • L’apprentissage supervisé et la classification
    • Le machine learning et l’apprentissage non supervisé
      • L’apprentissage semi-supervisé
  • LE DEEP LEARNING OU LES RÉSEAUX DE NEURONES PROFONDS
    • Du neurone biologique au neurone formel
    • Les réseaux de neurones et le deep learning
      • Les réseaux de neurones
      • L’apprentissage des réseaux de neurones
      • Des premiers résultats sur des représentations simples
      • Le deep learning
      • Les applications du deep learning dans l’entreprise
      • Les réseaux de neurones récurrents
• Chapitre 2 : La révolution de l’IA est en marche
  • LE RÉVEIL DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
  • L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EST DÉJÀ PARMI NOUS
    • La grande consommation
    • L’industrie
  • L’ÉTAT DES LIEUX DANS LES ENTREPRISES : L’ENTREPRISE ENCORE EN MODE MANUEL ?
  • L’IA, LA SUITE LOGIQUE DE LA TRANSFORMATION DIGITALE
  • LE DANGER DE NE PAS INTÉGRER L’IA DANS LA TRANSFORMATION DIGITALE
  • L’IA MODÉLISE LA RÉUSSITE ET L’OPTIMISE
  • L’IA, L’ENTROPIE ET LA LONG TAIL
  • L’IA EST UN ENABLER
  • L’IA ET LES MÉTIERS
  • UN CHALLENGE POUR LES DIRIGEANTS ET LE MANAGEMENT
  • SOUS QUELLE FORME INTÉGRER L’IA DANS L’ENTREPRISE ?
    • L’IA est polymorphe
    • L’assistant digital permet de faire du coworking
  • L’IA NE PEUT PAS ÊTRE UNE BLACK BOX
  • UN CHALLENGE À LA PORTÉE DES PME
  • UN PASSAGE OBLIGÉ POUR LES START-UP
  • UNE OPPORTUNITÉ POUR LES ENTREPRISES
• Chapitre 3 : L’IA transforme les métiers de l’entreprise
  • FINANCE
    • Comptabilité
    • Le traitement des notes de frais
    • Prévention de la fraude
    • Trésorerie et recouvrement
  • ACHAT
  • JURIDIQUE
    • Les contrats
    • Le contentieux
    • La conformité réglementaire
    • Support juridique
  • RESSOURCES HUMAINES
  • PRODUCTION
    • Les process de production
    • La robotisation
    • L’outil de production va bénéficier d’une maintenance prédictive
  • SUPPLY CHAIN
  • MARKETING
    • Le marketing classique devient analytique grâce à l’IA
    • Le marketing digital bénéficie de la démocratisation de l’IA
  • VENTES
    • Qualification de prospects
    • Les ventes croisées -le cross selling
  • RELATION CLIENT
• Chapitre 4 : Les acteurs internes de cette nouvelle transformation
  • LE VISIONNAIRE
  • LE RÉVÉLATEUR
  • L’UTILISATEUR
  • LES DIRIGEANTS ET LE COMITÉ DE DIRECTION
  • LE RESPONSABLE DE LA TRANSFORMATION DIGITALE, LE CDO (CHIEF DIGITAL OFFICER)
  • LE DSI
• Chapitre 5 : Le Big Data : du mythe à la nécessité pour devenir Al Ready
  • Big Data, better decision
  • LE CHALLENGE DE LA QUALITÉ DES DONNÉES POUR L’IA
  • LA MISE EN OEUVRE PROGRESSIVE DU BIG DATA DANS L’ENTREPRISE
• Chapitre 6 : Comment implanter l’intelligence artificielle dans l’entreprise
  • LE SCHÉMA DIRECTEUR IA
    • Pourquoi un schéma directeur pour l’IA ?
    • Le CDO porte la responsabilité du schéma directeur IA
    • Les drivers de la transformation IA
  • LA ROADMAP DU SCHÉMA DIRECTEUR IA
    • Business issue first
    • Générer un model driven business
      • Votre entreprise, son business peuvent-ils être pilotés par un modèle ?
      • Quels sont les business éligibles à ce type d’apprentissage puis d’automatisation ?
      • La recherche du modèle
      • Existe-t-il des solutions sur le marché pour les model driven business ?
    • Créer des revenus AI First
      • Le core business est un gisement de revenus AI First
      • Il faut se déplacer le long de sa chaîne de valeur
    • Les solutions du marché pour les process et les métiers de l’entreprise
      • Les process et métiers de l’entreprise augmentés par l’IA
      • Les solutions du marché : sous quelles formes ?
    • Les développements sur mesure : du modèle à la production
    • Recenser les opportunités de créer de la valeur avec l’IA
      • Prioritiser les développements
      • Vérifier la faisabilité
      • Développement interne ou externe
      • Le chemin vers l’autonomie
      • Les plates-formes de développement IA
      • Les GAFAM ne sont pas vos amis pour la vie
  • L’ÉQUIPE PROJET
• Chapitre 7 : Les acteurs de l’écosystème de l’intelligence artificielle
  • LES CONSULTANTS
  • LES DATA SCIENTISTS
    • Les différents data scientists ou comment bien choisir son data scientist
    • Le rôle du Head of Data Science
  • LES DÉVELOPPEURS
  • LES GRANDS ÉDITEURS DE LOGICIEL
    • SAP
    • IBM
    • Microsoft
    • Salesforce
      • Salesforce Einstein crée le CRM intelligent
  • LES START-UP
    • Les start-up IA françaises
  • LES SOLUTIONS À DESTINATION DES PME
  • OPEN SOURCE VS PROPRIÉTAIRE
• Chapitre 8 : Les enjeux de la formation
  • L’HOMO ANALYTICUS ET LA VISION ANALYTIQUE DE L’ENTREPRISE
  • AI READY ET FORMATION
  • L’IA ET LA FORMATION CONTINUE
  • LE MARKETING PRODUIT
  • LES NOUVEAUX PROFILS QU’IL FAUDRA INTÉGRER
  • LA DATA SCIENCE ACADEMY
• Chapitre 9 : L’impact de l’intelligence artificielle sur l’organisation
  • L’IA DÉCLOISONNE L’ORGANISATION
  • RÉINVENTER LES PROCESS
  • LA FIN DU BPO
    • Réinternaliser les process et les compétences
      • Maîtriser
      • La conformité
  • IA ET SCHUMPETER : L’IMPACT SUR LES MÉTIERS
    • La valeur créée par l’IA doit être déployée par des humains
    • La mise en oeuvre du Big Data créera de l’emploi
    • De nouveaux métiers vont apparaître
    • Une nouvelle industrie
• Chapitre 10 : Prospectives and IA
  • DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE FAIBLE À L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE FORTE
    • Nous sommes très loin d’une intelligence artificielle générale
    • Le cerveau est une machine analogique
    • La loi de Moore est limitée par la physique quantique
    • L’ordinateur quantique
    • Le transhumanisme, une vision apocalyptique sans aucune réalité
  • COMMENT VA ÉVOLUER L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
  • L’INDUSTRIE 4.0 N’EXISTERA PAS SANS IA
• Conclusion
• Petit glossaire de l’intelligence artificielle