Exploiter l'IA comme une capacité d'entreprise

Aperçu

Running AI as an Enterprise Capability focuses on sustaining AI initiatives beyond initial deployment. As organizations expand artificial intelligence across business operations, long-term success depends on governance, risk oversight, value measurement, and structured change management.

This course explores responsible AI frameworks, security and compliance considerations, and enterprise risk management practices. You’ll examine how to communicate AI strategy clearly to stakeholders, support organizational adoption, and align initiatives with defined business priorities.

You will also evaluate AI investments using business value metrics and structured portfolio frameworks to support informed decision-making within established strategic direction. By the end of this course, you’ll be able to contribute to sustainable AI governance programs, support compliance and risk oversight, and coordinate AI initiatives in ways that balance innovation with accountability in enterprise environments.

Programme

• Introduction de l'IA en tant que capacité d'entreprise
Définition de l'IA dans le contexte de l'entreprise
Aperçu des objectifs et résultats du cours
• Établissement de la gouvernance de l'IA
Compréhension des cadres de l'IA responsable
Développement de structures de gouvernance pour la supervision de l'IA
Meilleures pratiques pour une utilisation éthique et responsable de l'IA
• Gestion des risques dans le déploiement de l'IA
Identification et évaluation des risques liés à l'IA
Mise en œuvre de stratégies de gestion des risques
Assurer la sécurité et la conformité dans les opérations IA
• Communication et engagement des parties prenantes
Communication efficace des stratégies d'IA
Engager et éduquer les parties prenantes
Aligner les initiatives IA avec les objectifs commerciaux
• Soutien à l'adoption organisationnelle de l'IA
Stratégies de gestion du changement pour l'adoption de l'IA
Développer la littératie en IA dans toute l'organisation
Encourager une culture d'innovation et de responsabilité
• Mesure de la valeur et de la performance de l'IA
Établir des métriques de valeur commerciale pour l'IA
Évaluation des investissements en IA
Utiliser des cadres de portefeuille pour la prise de décisions stratégiques
• Alignement de la stratégie IA avec les priorités commerciales
Identifier les priorités commerciales et aligner les initiatives IA
Équilibrer innovation et responsabilité
• Pérennisation des initiatives IA au-delà du déploiement
Planification à long terme pour la durabilité de l'IA
Amélioration continue des processus et solutions IA
• Résumé du cours et études de cas
Révision des concepts et cadres clés
Analyse des mises en œuvre réelles de l'IA en entreprise
• Projet final et évaluation
Développement d'un plan global de gouvernance de l'IA
Présentations par les pairs et retour d'information
Évaluation et réflexions sur le cours

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Enseigné par

Microsoft

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Matières

Artificial Intelligence