Euridis Business School

Euridis Business School a intégré l’IA, les agents et la culture data dans ses enseignements pour préparer les futurs commerciaux B2B aux nouveaux usages métier.

hIAppy LEARN

Contexte

•Euridis Business School forme les futurs professionnels du commerce B2B dans un environnement transformé par les outils numériques et l’IA.
•Les étudiants doivent comprendre comment les données, les agents IA et les systèmes algorithmiques transforment la prospection, la décision et la relation client.
•L’enjeu était de développer une culture numérique opérationnelle et critique, adaptée aux métiers commerciaux.

Notre intervention

Cours de culture numérique pour comprendre l’écosystème digital et les nouveaux modèles d’usage.
Modules IA, agents et Big Data : fonctionnement des LLM, agents autonomes, exploitation des données et décision augmentée.
Ateliers d’esprit critique pour évaluer les sources, comprendre les biais algorithmiques et utiliser l’IA de façon responsable.

Résultat obtenu

Les étudiants acquièrent des compétences numériques et IA directement reliées aux métiers commerciaux : prospection augmentée, analyse de données, agents, esprit critique et relation client.

Prospection augmentée

L'IA dans le cycle commercial

Culture data

Analyse et décision

Agents IA

Automatiser les tâches récurrentes

Métiers commerciaux B2B

Usages directement applicables

Euridis Business School forme des profils commerciaux B2B dans un environnement où l’IA transforme déjà la prospection, la veille, la qualification, la préparation de rendez-vous et la relation client. hIAppy a conçu des modules de culture numérique, Big Data, agents et IA générative pour relier les concepts aux pratiques commerciales. Les étudiants travaillent sur les usages, les limites, les biais, l’évaluation des sources et les bonnes pratiques d’intégration dans un contexte professionnel. La formation donne aux étudiants une culture IA opérationnelle : comprendre les outils, identifier les bons cas d’usage et conserver un regard critique sur les résultats produits par les systèmes algorithmiques.

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