Description

Objectif du cours : Fournir aux participants une compréhension des capacités de l'intelligence artificielle (IA) et de l'automatisation en entreprise, en mettant l'accent sur les applications pratiques et l'utilisation de Python pour l'automatisation des processus métier.

Public cible : Professionnels des affaires, gestionnaires, spécialistes financiers, spécialistes du marketing, spécialistes de la gestion de projet et toute personne intéressée par l'application de l'IA et de l'automatisation dans les entreprises.

Modules de cours :

Module 1 : Introduction à la 4e révolution industrielle et à l'intelligence artificielle en entreprise
* 4ème Révolution Industrielle : Aperçu et caractéristiques clés.
* Les affaires à l'ère de l'industrie 4.0 : défis et opportunités.
* Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ? L'explication la plus simple.
* Qu'attendent les entreprises de l'IA ? (Selon les données Forrester)
* Avantages de l'automatisation et de l'IA pour les entreprises :
* Améliorer l'efficacité et la productivité.
* Réduire les erreurs et optimiser les processus.
* Des informations plus précises pour la prise de décision.
* Libérer des ressources humaines pour des tâches créatives.
* Exemples d'automatisation réussie en entreprise (Microsoft Finance Department).
* Fournisseurs de plateformes et de services d'IA (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Google, Perplexity, Nvidia, Meta).

Module 2 : Introduction à l'automatisation des processus métier avec Python
* Qu'est-ce que Python et pourquoi est-il adapté à l'automatisation ?
* Exemples d'applications Python dans l'automatisation des processus métier.
* Bibliothèques Python clés pour l'automatisation et l'analyse des données (Pandas, NumPy, ReportLab, Prophet, statsmodels, Keras, TensorFlow, Dash, Streamlit).
* Outils de développement et de déploiement d'automatisation (Docker, Kubernetes).
* Architecture d'automatisation : Microservices et communication entre eux.
* Sécurité dans l'automatisation des processus : surveillance et journalisation.

Module 3 : Applications pratiques de l'IA dans la gestion de projet
* Analyse situationnelle : Gestion d'un projet de mise en œuvre d'automatisation CRM avec IA (Exemple : Metamorfeus et Trek Bikes).
* Utilisation de Google AI Studio pour la gestion de projet.
* Tâches de gestion de projets avec IA :
* Création de documentation et de spécifications avec l'IA.
* Planification de projet avec l'IA.
* Collaboration et communication avec les clients utilisant l'IA.
* Personnalisation des systèmes avec l'IA.
* Brainstorming et planification avec l'IA.
* Répondre aux questions des clients sur la mise en œuvre de l'IA :
* Sélection de modèles d'IA pour la segmentation des clients, la prévision du taux de désabonnement et les recommandations personnalisées.
* Chronologie du projet, étapes clés et livrables.
* Engager l'équipe client dans les tests et la formation.
* Budget du projet et répartition par poste.
* Création d'invites pour l'IA pour la gestion de projet (exemples de la présentation).

Module 4 : IA pour l'analyse et la comparaison des relations contractuelles
* Analyse situationnelle : Comparaison des accords fournisseurs (Exemple : MASTERCO Traders).
* Utiliser l'IA pour comparer les contrats et générer des rapports.
* Création d'un rapport comparant les accords fournisseurs.
* Générer des recommandations pour renouveler les contrats avec des conditions plus avantageuses.
* Exercices pratiques d'analyse des contrats avec l'IA.

Module 5 : Analyse de données et génération de rapports financiers avec l'IA
* Analyse des campagnes marketing avec l'IA :
* Calcul du retour sur investissement, du CPA et d'autres indicateurs clés.
* Identifier les campagnes les plus efficaces.
* Exercices pratiques avec des données de campagnes marketing (Fairbanks).
* Génération de rapports financiers avec l'IA :
* Création de rapports sur les résultats financiers.
* Analyser les données financières et identifier les tendances (Exemple : Dow Chemical).
* Suggérer des idées pour une analyse plus approfondie des données avec l'IA.
* Résumer les données financières et évaluer les performances financières avec l'IA.

Module 6 : Consolidation et nettoyage des données avec Python
* Problèmes de consolidation de données provenant de plusieurs sources (différents formats, noms de colonnes, données manquantes).
* Automatisation de la consolidation des données avec Python.
* Rédaction de scripts Python pour :
* Recherche et traitement de fichiers sous différents formats (.xlsx, .csv, .txt).
* Nettoyage et normalisation des données (noms de colonnes, formats de données, valeurs manquantes).
* Consolidation des données de plusieurs sources dans un seul fichier.
* Journalisation et gestion des erreurs dans les scripts Python.
* Exemples de nettoyage et d'unification des données (majuscules, types de données, validation de plage, validation email, dates, doublons).

Module 7 : Automatisation des processus financiers avec Python
* Automatisation du reporting pour les normes et exigences réglementaires avec Python.
* Budgétisation et prévisions avec Python :
* Utiliser Python pour prévoir les revenus et dépenses futurs.
* Utilisation de bibliothèques pour la prévision de séries chronologiques (Prophet, ARIMA).
* Consolidation des états financiers avec Python pour les organisations ayant des filiales.
* Modélisation financière prédictive et analyse de scénarios avec Python.
* Génération de tableaux de bord financiers personnalisés avec Python (Dash, Streamlit).
* Automatisation des calculs fiscaux avec Python.

Module 8 : Flux de travail des agents et assistants personnels avec IA
* Concept de workflows d'agents et leur application en entreprise.
* Création d'assistants personnels avec IA pour automatiser les tâches de routine.
* Analyser le style d'écriture personnel avec l'IA et adapter le ton de la communication.
* Création d'un assistant IA pour rédiger des e-mails avec un ton et un style spécifiques.

Module 9 : Transformation des processus métier et avenir de l'automatisation
* Transition de l'automatisation de tâches individuelles à la transformation de processus métier entiers.
* Comment transformer 1000 processus par an ?
* Approche stratégique de l'automatisation et de la mise en œuvre de l'IA dans l'organisation.
* Aspects éthiques de l'utilisation de l'IA et de l'automatisation en entreprise.
* L'avenir du travail à l'ère de l'IA et de l'automatisation (prévisions de McKinsey et Goldman Sachs).