11 mai - 15H00
Ateliers Data et IA (Atelier)
Salle Data & IA
Atelier 9 : Confiance AI
Les entreprises l'ont bien compris : Les cas d'usages de l'IA sont vastes. De plus en plus de processus sont « motorisés » à l'aide de modèles Machine Learning. Les modèles machine learning jouent désormais un rôle critique pour l'efficacité opérationnelle et la performance business des entreprises.
Dès lors la maîtrise de la qualité des modèles, de leur robustesse devient critique. Les techniques d'interprétabilité des modèles peuvent venir aider à s'assurer de l'atteinte de ces objectifs. Elles viennent également favoriser le Change et l'adoption utilisateurs en évitant l'effet Black Box.
Pour autant ces techniques ne sont pas suffisantes pour répondre aux enjeux auxquels les entreprises sont confrontées : La mise en place de l'Artificial intelligence Act de l'Union Européenne qui va renforcer les exigences auxquelles les Entreprises vont devoir se conformer.
La pression morale et les risques d'image liés aux discriminations de l'IA n'épargnent aucun grand groupe (ex. « Apple : Sa Carte De Crédit Est-Elle Sexiste ? »
https://www.forbes.fr/finance/apple-sa-carte-de-credit-est-elle-sexiste/)
Dès lors il devient nécessaire pour les entreprises d'adopter une démarche « IA éthique by design ». Cela impacte l'ensemble du processus de conception des IA : Choix des données, Sélection de techniques nativement auto-explicables (et non interprétables à posterio), un contrôle systématique des biais, un monitoring des dérives des modèles, une exigence de reproductibilité des résultats, ? mais aussi une gouvernance adaptée de l'IA (référencement des modèles, qualification de la criticité des modèles, ?)
Cet atelier sera l'occasion de partager sur les limites et risques des approches actuellement mises en oeuvres, de partager sur les nouveaux enjeux et mesures à mettre en place.
Référents IMA : Ludovic Gibert et Stéphane Trainel
Atelier 10 : Blockchain et cas d'usage
Les sujets : Gouvernance et gestion de la donnée entre parties prenantes. RSE et consommation énergétique (bas carbone) dans un projet blockchain. Recherche d'un modèle d'affaire pour les projets blockchain collaboratifs. Passage à l'échelle.
Le livrable : Quels enjeux ? Quelles mises en oeuvre ? Quelles recommandations ?
Référents IMA : Yvan Mirochnikoff et Gilles Deleuze
Atelier 11 : IA, efficacité opérationnelle et création de valeurs business
Le sujet : L'intelligence artificielle constitue aujourd'hui un vecteur d'efficacité opérationnelle important pour les entreprises. Le partage des membres de l'IMA sur leurs initiatives IA en lien avec l'efficacité opérationnelle permet d'accélérer, en bénéficiant des expériences concrètes rencontrées.
Le livrable : Produire une liste d'initiatives basées sur l'IA, qui améliorent l'efficacité (économie de coût, gain de temps, etc.) et qui couvrent des besoins « communs », c'est-à-dire rencontrés assez systématiquement au sein des entreprises (ex : recherche intelligente d'information, agents conversationnels, classification des e-mails, etc.). Qualifier ces initiatives en terme de facteurs « clé » de sujets, de challenges, de technologies, d'approche (make/re-use/buy), etc.
Référents IMA : Etienne Guibout, Adoté Chilloh
Dans la continuité des investissements significatifs dans l’Asset Data (Data Lake, Data Gouverance, …), tous les grands groupes se dotent de capacités sur le Must Have de l’innovation et de la compétitivité Business : L’Intelligence Artificielle. Pour autant cette démarche s’accompagne parfois de désillusion sur le terrain car la valeur Business générée n’est pas toujours à la hauteur des attentes… voir même des moyens engagés. Cet atelier vise à partager les retours terrains sur les bonnes pratiques pour mettre réellement l’IA au service de la création de valeur Business.
Le sujet : Comment acculturer les Métiers et faire émerger des cas d’usage à forte valeur ajoutée ? Comment évaluer la faisabilité et la complexité ? Quels uses cases lancer en priorité ? Comment évaluer le ROI d’un projet IA ? Quelle organisation pour un time to market rapide et un delivery efficace ? Quelle adaptation requise des process internes existants ? Quelle gouvernance IA ? Comment gérer la transformation des process Comment maitriser les risques de l’IA ? Comment s’appuyer sur les compétences déjà présentes pour mener à bien ces démarches ?
Le livrable : Livre blanc des bonnes pratiques issues des retours terrains de grandes entreprises
Référents IMA : Yann Barthelemy, Guillaume Vimont, Mathieu Minault
Atelier 12 : Quelles architectures pour valoriser la donnée
Le sujet : Quelle organisation - humaine et technique - mettre en place pour valoriser au mieux ses données et apporter une réelle transformation aux métiers et au business ?
Comment passer de la donnée brute à des informations pertinentes, capables de guider les décisions de l’entreprise ?
Le livrable : Un livre blanc avec des retex méthodologiques synthétisant les bonnes pratiques :
Quelle structure monter et comment?
Quelle architecture technique adopter, avec quelles briques ?
Quel processus pour les projets de valorisation de données ?
Référents IMA : Marjory Canonne, Samer Salem
Atelier 13 : Process Mining et cas d'usage
Le sujet Le process mining s'appuie sur des algorithmes sophistiqués pour apporter de la transparence sur les processus métier en cours, afin d'aider les entreprises à les harmoniser et les améliorer.
L'exploration de processus est une famille de techniques reliant les domaines de la science des données et de la gestion des processus pour prendre en charge l'analyse des processus opérationnels basée sur les journaux d'événements.
Référents IMA : Hassan El Kochihi