Applied AICollège Unica
3.6Leadership et entrepreneuriatSession 3 · Deep Learning & Applied Machine Learning

Pensée design et entrepreneuriat

10classes30htotalTH1 · PR1 · PNW1pondération par classe

Déroulé classe par classe

10 classes

TH = théorie · PR = pratique · PNW = travail personnel. Ce sont des codes de pondération du ministère (et non des heures) servant à répartir les minutes de chaque classe. La durée d'une classe = heures du cours ÷ nombre de classes ; les trois plages horaires ci-dessous totalisent toujours cette durée.

0%

Progression des quiz

0 sur 0 classes tentées

2 premières classes gratuites avec un parrainage 9 de plus avec l'inscription180 min par classeThéorie 60mPratique 60mTravail personnel 60m
1

Pensée design pour les agents IA — bâtir des outils en qui les gens ont confiance

GratuitTH1PR1PNW1

Une stratège en marketing numérique qui conçoit des agents IA autour des vrais besoins utilisateurs bâtit des outils en qui les gens ont confiance — la pensée design est la méthode.

Théorie60m
  • Le processus de pensée design : empathiser, définir, idéer, prototyper, tester
  • Pourquoi il est critique pour la GenAI : confiance, hallucination, adoption
  • De vrais produits d'IA façonnés par la pensée design
Pratique60m
  • Associez un produit d'agent IA que vous utilisez aux 5 étapes de la pensée design
  • Identifiez où la confiance a été gagnée ou perdue
Travail personnel60m
  • Rédigez un paragraphe sur pourquoi l'empathie précède la construction d'un agent
  • Micro-tâche : remettre votre réflexion
2

Empathiser — comprendre le vrai problème d'IA de l'utilisateur

VerrouilléTH1PR1PNW1

Aperçu de classe verrouillée

Un analyste de données ou d'affaires qui saute l'empathie bâtit un agent que personne n'a demandé — les entrevues révèlent le vrai problème que l'IA devrait résoudre

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3

Définir — cadrer le bon problème d'IA agentique

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Aperçu de classe verrouillée

Un gestionnaire d'intégration d'IA qui cadre bien le problème économise des semaines — un énoncé de problème net concentre chaque choix de conception d'agent ultérieur

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4

Idéer — générer des concepts d'agent IA vite

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Aperçu de classe verrouillée

Un directeur du commerce électronique qui remue-ménage 20 idées d'agent en trouve de meilleures que la première — la quantité engendre la qualité dans l'idéation

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5

Prototyper — rendre les agents IA tangibles sans coder

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Un gestionnaire de projet qui prototipe un agent à peu de frais teste avant de construire — un prototype sans code ou à prompt seul révèle tout

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6

Tester — apprendre de vrais utilisateurs (et attraper les hallucinations)

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Un analyste de données ou d'affaires qui teste un agent avec 5 utilisateurs attrape les hallucinations et les enjeux de confiance avant le lancement — le test transforme les suppositions en preuves

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7

Opportunités d'agent IA — où construire vraiment

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Un gestionnaire d'intégration d'IA repère où un agent ajoute vraiment de la valeur — tous les problèmes n'ont pas besoin de GenAI, et la pensée design révèle lesquels en ont

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8

Le canevas lean — cartographier une entreprise autour de votre agent IA

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Un gestionnaire ventes et marketing qui bâtit une entreprise autour d'un agent utilise le canevas lean — il force l'honnêteté sur le modèle

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9

Présenter votre agent IA — raconter l'histoire

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Un gestionnaire de projet qui ne sait pas présenter un bon agent le voit mourir — une présentation claire transforme une idée d'IA en appui

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10

Présenter et réfléchir — votre concept d'agent IA

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Cela relie le cours — un directeur du commerce électronique qui présente un concept d'agent validé prouve que la pensée design a porté ses fruits

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