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Guide pratique de l'intelligence artificielle dans l'entreprise - Après ChatGPT : Créer de la valeur, augmenter la performance

2e édition

Stéphane Roder

Luc Julia

(Préfacier)

,

Côme Chatagnon

(Auteur)

  • Eyrolles

  • Paru le : 11/01/2024
Que répondrez-vous lorsque votre comité de direction vous demandera comment l'intelligence artificielle peut transformer votre business ? Et maintenant... > Lire la suite
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    • Eyrolles - 11/01/2024
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Que répondrez-vous lorsque votre comité de direction vous demandera comment l'intelligence artificielle peut transformer votre business ? Et maintenant que l'IA a fait une entrée fracassante dans nos vies avec ChatGPT, que va-t-il se passer ? L'on entend beaucoup parler d'intelligence artificielle, mais rare sont les managers qui ont une vision claire de son impact potentiel sur leur entreprise. Nous sommes pourant à la veille d'une changement de paradigme.  L'IA a cela d'extraordinaire qu'elle peut apprendre en se nourrissant de l'expérience de l'entreprise, de son historique, de ses données.
Ces technologies qui apprennent plus qu'elles ne se programment vont permettre d'automatiser des tâches dans tous les process de l'entreprise. Cet ouvrage donne les clés essentielles pour comprendre ce qu'est l'IA, analyser les impacts qu'elle peut avoir sur les différents métiers de l'entreprise, et la mettre en oeuvre dans son entreprise.

Fiche technique

  • Date de parution : 11/01/2024
  • Editeur : Eyrolles
  • ISBN : 978-2-212-34444-8
  • EAN : 9782212344448
  • Format : Multi-format
  • Nb. de pages : 288 pages
  • Caractéristiques du format Multi-format
    • Pages : 288
    • Protection num. : pas de protection
  • Caractéristiques du format ePub
    • Protection num. : pas de protection
  • Caractéristiques du format PDF
    • Protection num. : pas de protection

À propos de l'auteur

Biographie de Stéphane Roder

Stéphane Roder a fondé en 2018 AI Builders, son cabinet de conseil en intelligence artificielle. Il accompagne depuis les directions générales, métiers et Data dans cette nouvelle transformation afin qu'elles bénéficient pleinement de la valeur business des données et des gains de performance associés. Créateur de plusieurs start-up à succès après avoir travaillé dans l'industrie des télécoms, il est ingénieur Télécom Paris- Tech 92 et diplômé de Stanford et Coursera en machine learning, deep le

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