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Cas d’usage concrets de l’IA et pièges à éviter

Faire passer l’IA du projet pilote à la production exige plus qu’une excellente technologie. Découvrez pourquoi le leadership, la gouvernance et l’itération déterminent quels projets réussissent réellement à passer à l’échelle.
  • 40 min
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POINTS SAILLANTS

POINTS SAILLANTS

La réussite d’un projet pilote ne suffit pas

Un projet pilote réussi n’est qu’un début. La vraie valeur apparaît lorsque l’IA résiste aux réalités de la production, de l’adoption et du passage à l’échelle.

Le leadership stimule l’adoption

Les initiatives IA n’échouent pas uniquement à cause de la technologie. Une responsabilisation claire, l’appui de la direction et une bonne gestion du changement sont essentiels pour faire progresser les projets.

Commencer petit, évoluer intelligemment

Les programmes IA les plus réussis commencent par des cas d’usage ciblés, des résultats mesurables et une amélioration continue, plutôt que par des projets trop ambitieux dès le départ.

La confiance exige des garde-fous

Une gouvernance solide, des données de qualité et une supervision humaine ne sont pas des freins à l’IA. Ce sont les conditions qui la rendent suffisamment fiable pour évoluer à grande échelle.

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Conférenciers à la une

Todd Simpson

Vice-président principal, Innovation, Services et technologies

Nicholas Pappas

Architecte principal, Données et IA, Quadbridge

Mohamed Sabri

PDG et président, Rocket Science

Dave Collier

VP, Technologie, Anthem Music Group

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