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MBA Management de l’Intelligence Artificielle

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Programme du MBA Management de l'IA

Le MBA Management de l’IA vise à acquérir une vision d’ensemble des changements qu’implique l’adoption de l’Intelligence Artificielle dans les différentes structures et à comprendre les enjeux éthiques et les risques liés à ce type de technologie. Mais aussi à obtenir les clés essentielles pour lancer un projet d’intelligence artificielle et à savoir communiquer au sein de et hors de son organisation sur l’adoption de ces technologies.

Module 1 : Les enjeux de l’IA

Les objectifs du module sont d’appréhender le référentiel conceptuel de l’IA, le cadre historique et les enjeux éthiques et de responsabilité dans le déploiement de l’IA. Sont abordés également dans ce bloc les enjeux légaux des données personnelles dans un déploiement de l’IA comme le cadre légal en France et à l’international lié à la propriété intellectuelle. Les apprenants analyseront également les différentes utilisations de l’IA via une multitude d’exemples. 

Module 2 : La fabrique des IA

Les objectifs de ce module sont d’analyser les différents types et applications d’IA dans l’entreprise. Les étudiants intègreront les enjeux opérationnels des agents intelligents, sauront faire les meilleurs choix entre machine learning et deep learning et maitriseront les choix technologiques entre les différentes plates-formes d’IA (GAFAMI, ORACLE, BATX, etc.) à destination de l’entreprise. 

Ils apprendront également à discerner les différences et les convergences entre IA et Big Data et entre datascience et IA.  Seront abordés également les enjeux humains, l’évolution et la création de nouveaux métiers dus à l’arrivée des robots et de l’intégration progressive de l’IA dans les organisations. 

Module 3 : Intégration de l’IA en entreprise

Ce module a pour objectif de permettre aux apprenants d’intégrer l’IA en entreprise et d’être en capacité de piloter des projets. Pour cela, seront abordés au cours de ce bloc, l’impact de l’IA au sein des grands groupes, les outils de conduite du changement, la mise en œuvre et le pilotage de projet d’IA.

Les apprenants traiteront également de tous les aspects financiers, managériaux, organisationnels liés à l’intégration de l’IA en entreprise. Enfin, les apprenants seront dotés des outils de communication en vue de communiquer sur l’adoption de ces technologies. 

Méthodes pédagogiques variées

Le programme est basé sur une pédagogie active et adaptée à des apprenants déjà diplômés. Les travaux de groupes sont privilégiés et un suivi pédagogique individualisé est mis en oeuvre. Les échanges avec le monde professionnel sont intenses et permanents et permettent d’appréhender les “meilleures pratiques professionnelles” du domaine.

Ces méthodes et interactions prennent différentes formes : cours, études de cas, exposés, mises en situation, conférences métiers, visites d’entreprises, conduite de projets. Les modules de cours sont réalisés par une équipe pédagogique composée d’académiques et de professionnels reconnus dans leur domaine.

Modalités d'évaluation

Les enseignements sont répartis selon les blocs de compétences, qui fontchacun l’objet de modalités d’évaluation.

Les modalités de contrôle des connaissances et compétences (nature et périodicité) sont communiquées plus précisément lors de la rentrée. Elles peuvent inclure des travaux individuels ou de groupe, des études de cas, des exercices de simulation, des rapports, des missions de conseil ou cas de recherche, d’une présentation orale ou soutenance, des quiz, des examens, etc. Les modalités varient en fonction de la nature du module enseigné.

Outre le contrôle continu tout au long de la formation, les apprenants doivent réaliser et soutenir une thèse professionnelle pour laquelle ils sont accompagnés par un tuteur.

Thèse professionnelle

La thèse professionnelle constitue une étape clé de la formation : ce travail individuel permet de mettre en oeuvre les connaissances, concepts et compétences acquis pendant la formation dans un cas pratique de résolution d’une problématique d’entreprise à un niveau managérial, stratégique et/ou organisationnel (résolution d’un problème lié à l’IA, intégration d’un projet d’IA…). L’apprenant(e) bénéficie d’un suivi et d’un accompagnement méthodologique spécifique par un membre de l’équipe pédagogique. Ce travail est mené en parallèle du cursus et aboutit à une soutenance devant un jury composé d’enseignants et de professionnels.

Les participants réalisent une thèse professionnelle qui a pour objectif la résolution d’une problématique d’entreprise liée à l’IA (résolution d’un problème lié à une IA, intégration d’un projet d’IA, etc.) qui est soutenue devant un jury de professionnels.