En partant de vos besoins business, nous élaborons la stratégie adaptée IA à votre structure. Des ateliers et des conseils sur mesure pour aider votre entreprise à se développer grâce à l'intelligence artificielle. Consultez https://www.biznov.fr/

1. Développer vos affaires
grâce à l’Intelligence Artificielle
herve@biznov.fr

2. 19/10/2020 herve@biznov.fr 2
L’IA omniprésente

3. biZNov - conseil en Stratégie & Technologie
biZNov accompagne les
entreprises dans leur
réflexion stratégique et
l'implémentation de
l'Intelligence Artificielle
pour se différentier et
améliorer leur compétitivité
19/10/2020 3herve@biznov.fr

4. Consultant Hervé Blanc
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Résumé
Hervé partage ses 25 ans d'expérience de
l'édition logicielle et l'industrie, en France et
à l'étranger.
Hervé vous apporte sa pratique du marketing
de l’innovation et du management de produit
et d'équipes (implication dans 2 startups).
Hervé a notamment piloté le développement
et la commercialisation de solutions basés sur
des algorithmes d'apprentissage (machine
learning) depuis +10 ans.
Ces solutions ont été intégrées et déployées
dans des millions d’appareils IoT.
Compétences
• Marketing de l’innovation (Lean Startup)
• Identification de marchés, prévision ventes
• Stratégie, budgétisation, ROI
• Positionnement produit, feuille de route
• Analyses clients, compétition
• Présentations en clientèle
• Relations internationales
• Meneur d’équipes inter-fonctionnelles
• Organisation, objectifs et suivi de projets
• Maitrise des processus de développement
(Agile, MLOps)
• Spécifications, priorisation de backlogs
• Veille technologique (ML)

5. Atelier Acculturation à l'IA
Il est fondamental que vos équipes comprennent ce qu'est l'Intelligence artificielle et ces limites pour que
votre organisation puisse vraiment bénéficier de cette technologie.
Les nombreux cas d'usages présentés dans cet atelier contribueront à faciliter l'adoption de l'IA et inspirer vos
équipes.
Vous trouverez ci-dessous la liste non-exhaustive des sujets couverts lors de cet atelier d'une demi-journée :
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• Avantage compétitif réel
• Définition l'IA (/ML)
• Faits marquants de l'histoire
• Tâches adaptées aux machines
• Classes d'algorithmes
• Types d’apprentissage
• Différents algorithmes
• Cas d'usages
• Challenges de l'IA, sources d’innovation
• Banques de données
• Acteurs majeurs
• Propriété intellectuelle
• Plateformes de développement
• Etat d'esprit Machine Learning
• Cycle de vie produit (MLOps)
• Constitution d'une équipe

6. Atelier MLCanvas
Créer un système incorporant l'apprentissage machine
est plus compliqué qu'il n'y parait. Cela requiert des
compétences diverses et leur collaboration éclairée:
• connaissance du domaine pour identifier le
potentiel d'affaire et assurer la valeur ajoutée du
système pour l'ensemble des parties prenantes
• maitrise de la technologie, sciences de la donnée et
architecture système pour la faisabilité
L'atelier commence par une introduction à l'outils,
illustré avec des cas concrets, reprenant des solutions
déployées très connues, pour une meilleur
compréhension.
• Je propose ensuite de guider votre équipe et
l'application de la méthode sur les besoins de votre
projet.
• Cet atelier se prête mieux au format d'une journée.
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7. Accompagnement sur mesure
J'ajoute à votre équipe mon expérience du marketing de l'innovation et
du management de produits et d'équipe à l'international.
(à moduler selon les besoins de vos projets et capacités de vos équipes)
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• analyse de besoins et de marchés
• étude de la concurrence
• entretiens qualitatifs avec prospects
• feuille de route, justification ROI
• spécification de produits
• priorisation de backlog
• animation/suivi projets agiles
• interface clients/fournisseurs

8. Processus d’adoption de l’IA
• Eliciter les besoins business, impliquer les équipes métiers et techniques
• Identifier les opportunités adaptées à l’apprentissage machine
Prédire, classifier, ranger, simplifier
• Envisager de nouveaux services, l’optimisation de processus métiers
• Prioriser les gains faciles et les forts retours sur investissements
• Identifier les solutions existantes ou les partenaires capables de développer sur mesure
• Déterminer les sources de données internes ou à collecter/acquérir
• Prototyper et tester la performance sur des sous ensembles de données cohérents
• Déployer les modèles par étapes, et progressivement à l’échelle
• Monitorer les modèles, identifier et remédier aux dérives des métriques clés sous le
contrôle des équipes métier
• Monter sa propre équipe de science de données
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9. herve@biznov.fr
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