Accompagner ses équipes dans l’intégration de l’IA

À l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de mobiliser ses équipes autour des usages de l’Intelligence Artificielle.

• Comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle et ses implications pour les entreprises
• Identifier les opportunités, les limites et les enjeux éthiques, juridiques et organisationnels liés à l’usage de l’IA
• Adopter une posture de leadership éclairée pour piloter des projets intégrant l’IA, même sans expertise technique
• Renforcer la confiance numérique en intégrant les questions de sécurité, de confidentialité des données et de détection des manipulations

Jour 1 · 01. Panorama de l’IA en 2025 — 1h

• Définitions et typologie des modèles IA
• Tendances marché et cas d’usage phares par secteur
• Enjeux réglementaires (AI Act, RGPD) et sociétaux
• Atelier : Cartographier les usages IA de son secteur avec un brainstorming guidé

Jour 1 · 02. Fonctionnement des LLM & briques techniques — 2h30

• Principes : transformeurs, tokens, température
• Comparaison de modèles (GPT, Claude, Mistral, Gemini)
• Modèles orientés réflexion (ChatGPT-o1/o3, DeepSeek R1, Claude thinking…)
• Multimodalité, recherche profonde, RAG, automatisation, agentique
• Limites et gestion des hallucinations, évaluation de la qualité des réponses
• Atelier : Tester plusieurs modèles sur un même cas métier et analyser les différences de réponse

Jour 1 · 03. Cas d’usage métiers & priorisation — 2h

• Exemples de cas d’usage (RH, développement, marketing, support…)
• Critères de priorisation : gain, faisabilité, risque
• Atelier : Prioriser trois cas d’usage pour son équipe avec une grille d’évaluation

Jour 1 · 04. Gouvernance, risques & conformité — 1h30

• Gestion des données, RGPD, sécurité
• Principes d’éthique et de transparence
• Modèles de gouvernance IA
• Atelier : Établir une checklist de conformité pour un projet IA

Jour 2 · 05. Conduite du changement & leadership — 1h30

• Modèles de conduite du changement (ADKAR, Kotter, nudge)
• Rôles clés, sponsors, communication ciblée
• Atelier : Élaborer un plan de communication IA adapté à son organisation

Jour 2 · 06. Choix des outils & architecture — 1h

• IA as a Service vs on-premise / open-source
• Critères : coût, sécurité, scalabilité, gouvernance des données
• Atelier : Construire une grille d’évaluation d’un outil IA

Jour 2 · 07. Élaborer une feuille de route IA — 1h30

• Vision, objectifs, jalons, budget
• Méthode OKR appliquée à l’IA
• Atelier : Construire un backlog IA

Jour 2 · 08. Piloter un POC / projet pilote — 1h

• Méthodologie Lean / Agile
• Indicateurs de succès, gestion des risques
• Atelier : Storyboard d’un POC IA

Jour 2 · 09. Mesurer la performance & le ROI — 1h

• KPIs quantitatifs et qualitatifs
• Tableaux de bord et amélioration continue
• Atelier : Définir cinq KPIs pertinents pour un projet IA

Jour 2 · 10. Plan de montée en compétences — 1h

• Cartographie des compétences IA
• Parcours de formation, mentoring, communautés internes
• Atelier : Construire une matrice compétences/équipes

Jour 2 · 11. Conclusion & ressources — 0h30

• Bilan des acquis
• Veille, communautés, ressources à suivre
• Activités : Échanges de bonnes pratiques et engagement sur une action post-formation

• Participation et réalisation d’exercices tout au long de la formation
• Attestation des compétences acquises envoyée au stagiaire