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Accueil » Formations » AI 4 Business – Au-delà de Big, différentes facettes de la Data… et de l’IA
Data & IA
Digital & Innovation
Programme court
Objectifs :
Comprendre :
Programme :
Selon le nombre d’inscrits, clôture de la journée par un cocktail d’échanges avec des chercheurs en IA de l’un des centres de recherche de Mines Paris – PSL ou de l’Université Paris Sciences & Lettres – PSL (17h-18h).
Etre capable à l’issue de la formation de :
Nombre de participants visés : 12 personnes max
Possibilité d’inscription jusque J-2 avant la date de formation
Une journée, alternant cas Business, et présentation des technologies & méthodes utiles.
La formation est animée avec des supports / vidéos. L’animation alterne présentation au groupe et réponse immédiate et illustrée aux questions.
Elle comporte une partie théorique (argumentée d’exemples) et une partie action avec participation interactive (sur cas business).
Le séminaire s’appuie sur l’expérience business, managériale et académique de l’intervenant, permettant de répondre à un large spectre de sujets d’intérêt des participants.
Les supports pédagogiques :
L’atteinte des objectifs de cette formation courte par les participants est évaluée au travers de leur participation et leur compréhension du cas concret traité en séance de deep learning.
Un quizz est proposé en fin de formation, afin de s’assurer de l’ancrage des connaissances acquises durant la journée de formation.
SANCTION DE LA FORMATION
Attestation de participation à la formation
100% des participants de la dernière session (juin 2021) se sont déclarés satisfaits de la formation.
1 jour
880 HT (1056 ttc)
Du 09.12.2026 au 09.12.2026
Pour obtenir le lien de téléchargement du document, merci de renseigner les informations suivantes
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« J’ai eu d’excellents retours et vos interventions ont été très appréciées. J’ai même été surpris par certains officiers de formation littéraire qui ont pu suivre avec intérêt, notamment grâce aux illustrations qui leur ont permis de comprendre sans avoir de bases mathématiques solides dans les domaines étudiés. »
Colonel F.
Officier supérieur de la DRH de l’Armée de Terre
"J’ai eu le plaisir de travailler avec Pierre Delort qui a conçu et animé une session de formation pour les équipes commerciales et avant ventes de la société AVAYA. Lors de cette formation "Intelligence artificielle : culture générale et technologies", j'ai pu apprécier l'étendue des savoirs & compétences professionnelles de Pierre qui englobent toutes les nouvelles technologies impactant les sociétés dans leur transformation digitale ("Big Data, Intelligence Artificielle...)"
Antoine Bouzemberg
Consulting Sales Engineer AVAYA, Éditeur US de logiciel
« Après quelques années à collecter des informations et à échanger sur le rôle de l’IA pour développer le business, j’avais besoin de prendre un peu de hauteur. Les deux demi-journées d’échanges avec Pierre Delort, lors de la formation proposée en distanciel les 9 et 10 juin derniers, ont été l'opportunité de remettre ces sujets en perspective. L'éclairage théorique couplé à un bon niveau de mise en pratique m'ont permis de mieux comprendre quel chemin l’adoption de ces technologies peut prendre dans l’entreprise. »
Sébastien Huet
Group CTO CLS Rémy Cointreau
Dans le cadre de la dernière édition de "Big Data & AI World", Pierre Delort a accordé un entretien à IT Social sur son livre "Le Big Data" et y expose, pour des acteurs d'entreprise, le Big Data, l'Intelligence Artificielle... :
Ingénieur ETP & Ph.D Business Administration, Mines Paris (spécialité en Lean Management & Transformation numérique), est DSI / CDO depuis 15 ans (équipes SI de quelques dizaines à plus de 1 000 personnes), dans l’industrie, la recherche puis les services. Il préside par ailleurs l’Association nationale des Directeurs des Systèmes d’Information. Professeur Invité Télécom Paris – IP Paris, il enseigne les sujets d’amélioration des performances : Lean, BPM, Transformation Numérique, Data (Big Data, Machine Learning, Intelligence Artificielle). Capitalisant sur son expertise dans ces domaines, il est l’auteur du Que Sais-je ? sur le Big Data, publié aux Presses Universitaires de France.
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