Transformations et innovations guidées par l'IA dans la Business Unit
Cette formation aborde la conduite de projets d'innovation ou de transformation intégrant l'intelligence artificielle, spécifiquement adaptés au contexte d'une Business Unit. Les participants apprennent à identifier les leviers d'optimisation, à prioriser les initiatives et à structurer leur démarche avec des outils opérationnels. L'accent est mis sur la mise en œuvre concrète, l'alignement stratégique et l'engagement des parties prenantes. La session inclut des études de cas réels et des ateliers pratiques pour concevoir un plan d'action applicable dès le retour en entreprise.
Public concerné
Managers et décideurs souhaitant maîtriser les clés de pilotage d'une transformation ou innovation IA dans leur entité opérationnelle.
Prérequis
Aucun prérequis technique spécifique. Une première expérience en gestion de projet ou en stratégie d'entreprise est recommandée.
Objectifs
- Maîtriser les étapes clés d'un projet de transformation ou d'innovation IA en Business Unit
- Savoir évaluer l'impact potentiel de l'IA sur les processus métiers
- Concevoir une feuille de route opérationnelle adaptée à sa structure
- Optimiser la collaboration entre les parties prenantes internes et externes
- Anticiper les risques et sécuriser le déploiement des solutions
Programme
Cadrage stratégique et diagnostic initial
Analyse des enjeux spécifiques à la Business Unit. Identification des processus candidats à l'IA. Méthodologie de diagnostic rapide (SWOT, matrice d'impact). Étude de cas : transformation d'un service opérationnel par l'IA.
Définition du périmètre et des objectifs
Traduction des besoins métiers en cas d'usage IA. Priorisation des initiatives via des critères objectifs (ROI, faisabilité, alignement stratégique). Atelier pratique : élaboration d'une matrice de priorisation.
Conception de la feuille de route
Structuration du projet (phasage, jalons, budget). Intégration des contraintes légales et éthiques. Plan de communication interne. Modèle : roadmap type pour une transformation IA.
Mise en œuvre opérationnelle et gestion des risques
Méthodes d'expérimentation (proof of concept, MVP). Gestion des résistances au changement. Sécurisation des données et conformité. Étude de cas : déploiement réussi d'un outil IA en environnement contraint.
Clôture et capitalisation
Évaluation des résultats obtenus. Capitalisation des apprentissages. Préparation du transfert des connaissances en interne. Atelier : rédaction d’un rapport de fin de projet adapté au contexte.
Modalités d'évaluation
Quiz de positionnement en début de formation. Ateliers pratiques évalués en continu. Questionnaire de satisfaction et certificat de réalisation en fin de session.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.
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