🥁 Kokoroe lance l'outil Mon Diagnostic IA & Data Literacy

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Le scientifique des données Clive Humby a déclaré : "Les données sont le nouveau pétrole".  Mais comment transformer cette mine d'or en compétence partagée au sein de son organisation ? Comment relever le défi de l'acculturation à grande échelle ? Comment développer réellement la data & IA literacy de ses équipes ?  Pour accompagner les Directions Learning dans leurs choix, Kokoroe lance l'outil Mon Diagnostic. Objectif ? A partir d'une série de questions, orienter vers la solution learning la plus adaptée.

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🧠 Former à l'IA et à la Data ses collaborateurs

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La transformation numérique, l'évolution des comportements et la nécessité d'une prise de décision éclairée ont propulsé la data au cœur des stratégies d'entreprise. Le nouveau graal : devenir une organisation “data driven”…  Nicolas Pauthier, VP Learning L’Oréal explique : « La transformation de la data & de l'IA, c’est la saison 2 de la transformation digitale ». Dès lors, les Directions Learning et Data Académies se voient investies d’une nouvelle ambition : celle de faire monter en compétences les collaborateurs sur l’univers de la donnée. Ainsi chez Stellantis, l’acculturation est hissée au rang des priorités, Anne Fenninger, Head of Data & Software Academy témoigne ainsi : « nous avons un objectif de faire monter en compétences l’ensemble des collaborateurs” .

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🏆 Programmes de formations IA / Data : les pièges à éviter

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Cette volonté d'accélérer la sensibilisation reflète souvent une prise de conscience collective de l'urgence à créer une culture commune sur ces thèmes clés et à susciter des vocations sur les nouveaux métiers. Dans le cadre de ces lancements, des métiers peuvent être associés. En effet, la data et l'IA sont transversales et impactent de nombreux départements. Des passerelles sont à établir en priorité avec le département IT, en associant par exemple le Chief Data Officer ou le Chief AI Officer en tant que sponsor. 

Certains points d'attentions ont également à garder à l'esprit :

• Complexité du Langage : Les experts IT peuvent utiliser un jargon technique ou des termes spécifiques à leur domaine. Il est essentiel de traduire ou simplifier ces termes pour les rendre accessibles à un public non spécialisé.
• Profondeur technique : Les experts peuvent avoir tendance à entrer trop profondément dans les détails techniques. Il est crucial de maintenir un équilibre entre la profondeur technique et la pertinence pour le public cible.
• Exhaustivité vs Engagement : il est essentiel d'ancrer les concepts techniques dans des exemples concrets et des études de cas que les apprenants peuvent comprendre et auxquels ils peuvent se rapporter.

🔦 Des cas d'école IA/ Data multiples issus de secteurs variés

Stellantis, Carrefour, Thales... à chacun sa stratégie ! Rappelons que lancer un programme de sensibilisation à grande échelle nécessite une compréhension approfondie et nuancée des caractéristiques de l’audience ciblée. Connaître leurs pré-acquis, leurs défis quotidiens, leur style d'apprentissage et leurs attentes est essentiel pour concevoir une formation qui résonne véritablement et qui entraîne un changement durable. Nous vous partageons quelques cas d'écoles inspirants :

• Comment Pôle Emploi forme ses 57 000 agents à l'intelligence artificielle ?
• Comment Carrefour a formé ses 315 000 collaborateurs à la culture Data ?

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