IA : faut-il passer en local ?
Description & objectifs
Description
Décider entre IA cloud, IA privée et IA locale
L’IA est déjà entrée dans les entreprises. Vos collaborateurs l’utilisent peut-être pour rédiger, résumer, traduire, préparer des offres ou analyser des documents.
Mais faut-il continuer avec des outils IA publics ? Passer à une solution cloud professionnelle ? Mettre en place une IA privée ou locale ? Et surtout : quelles données peut-on réellement confier à ces outils ?
Cette formation vous aide à prendre une décision claire, pragmatique et adaptée à votre organisation.
Pour qui ?
Dirigeants, responsables IT, responsables métiers, chefs de projet, RH, finance, qualité, support client et toute personne impliquée dans la transformation numérique de l’entreprise.
Style
Concret, accessible et orienté décision.
Vous repartez avec des grilles pratiques, des critères de choix et une première feuille de route pour encadrer l’usage de l’IA dans votre organisation.
Bon à savoir
Pour profiter pleinement de la formation, il est recommandé de venir avec son propre ordinateur portable.
La formation ne se limite pas à la théorie : les participants travaillent sur des cas concrets et identifient une première automatisation réaliste à tester dans leur propre environnement.
Atelier complémentaire possible :
IA : passer en local, l’atelier pratique - 1 jour
Participants
MIN 6 | MAX 16
Objectifs pédagogiques
Comprendre les enjeux de l’IA en entreprise afin de choisir la bonne approche : cloud, local, privé, hybride… ou pas encore.
Vous apprendrez à identifier les usages utiles, à classer les données selon leur sensibilité, à évaluer les risques et à construire une première feuille de route réaliste.
Programme
1. L’IA dans l’entreprise aujourd’hui
- Usages courants : rédaction, résumé, traduction, support, analyse documentaire.
- Risques du shadow AI : quand l’IA est déjà utilisée sans cadre clair.
2. Cloud, privé, local : comprendre les options
- Différences entre IA publique, IA cloud entreprise, IA privée hébergée et IA locale.
- Avantages, limites, coûts et contraintes de chaque scénario.
3. Données sensibles et confidentialité
- Identifier les données publiques, internes, confidentielles et critiques.
- Définir ce qui peut être utilisé avec l’IA, ce qui doit être cadré et ce qui doit être protégé.
4. Ce que permet une IA locale
- Assistant documentaire, recherche interne, support métier, traitement de documents sensibles.
- Limites : qualité des réponses, hallucinations, puissance nécessaire, maintenance.
5. Décider avec méthode
- Choisir entre cloud, local ou hybride.
- Évaluer les coûts réels.
- Construire un plan d’action 30-60-90 jours.