🎓 Formation professionnelle
Arbitrer et gouverner ses projets IA en PME : coût réel, risques, données
4 000 €
Financement OPCO possible
Durée14h – 2 jour(s)
FormatÀ distance
RythmeSéquencé (Non consécutif)
SessionsNous contacter
🚀 S'inscrire à cette formation
Demander un devis
🏅 Organisme certifié Qualiopi
Objectifs pédagogiques et compétences visées
✓Situer la maturité de son organisation sur les trois piliers — les données, les équipes, la stratégie — en étayant chaque position par un fait observable, et distinguer un niveau déclaré d'un niveau prouvé.
✓Établir l'écart entre l'état réel de ses données et ce que suppose le projet d'IA envisagé, et en déduire les travaux préalables sans lesquels le projet produira des résultats faux.
✓Fixer les règles de qualité et de gouvernance des données qui conditionnent tout traitement automatisé : définition partagée des termes métier, propriétaire et fréquence de mise à jour de chaque donnée de référence, ordre de mise en conformité des sources.
✓Poser le cadre juridique d'un usage d'intelligence artificielle en entreprise : bases légales et information des personnes au titre du RGPD, données autorisées et interdites, mode de déploiement et lieu de traitement, obligations issues du règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act).
✓Définir la chaîne d'arrêt nominative d'un usage d'IA déployé, évaluer sa réversibilité et son impact avant toute mise en production, et identifier les décisions qui restent du ressort de la direction.
✓Chiffrer le coût complet d'un projet d'IA, arbitrer entre plusieurs projets par la valeur, la faisabilité et le risque, et formaliser ses engagements de mise en œuvre assortis d'indicateurs de suivi et d'une liste explicite de renoncements.
✅ Résultats attendus
Être capable de situer son organisation sur les trois piliers de la maturité, en appuyant chaque niveau sur une preuve et non sur une déclaration. Être capable de établir l'écart entre l'état réel des données et ce que suppose le projet d'IA envisagé, et en déduire les travaux préalables à conduire. Être capable de fixer les règles de qualité et de gouvernance des données de référence : définitions partagées, propriétaires désignés, ordre de remise en conformité des sources. Être capable de poser le cadre juridique applicable (RGPD, AI Act) et classer les données en autorisé, encadré ou interdit selon l'usage d'IA envisagé. Être capable de définir une chaîne d'arrêt nominative et identifier les décisions réservées à la direction pour tout usage d'IA mis en production. Être capable de chiffrer le coût complet d'un projet, arbitrer une liste de projets par la valeur, la faisabilité et le risque, et formaliser engagements, indicateurs et renoncements.
📚 Programme de la formation
Arbitrer et gouverner ses projets IA en PME : coût réel, risques, données
– • Accueillir les participants, présenter les objectifs et le déroulé de la formation.
– • Situer son organisation sur les trois piliers de la maturité — données, équipes, stratégie — et distinguer un niveau déclaré d'un niveau prouvé.
– • Chiffrer le coût de l'existant : le temps passé à synchroniser, à ressaisir et à rechercher une information qui existe déjà, traduit en heures puis en euros.
– • Repérer les quatre problèmes que l'intelligence artificielle traite réellement en entreprise, et les familles de cas d'usage qu'un comité de direction ne regarde jamais.
– • Distinguer les trois niveaux d'automatisation : assistant chatbot, workflow, IA agentique.
– • Appliquer : positionner l'entreprise sur les trois piliers, chiffrer ses pertes et ses gains, preuve à l'appui.
– • Dresser le bilan de la séance et rappeler les objectifs de la session suivante.
– • Ordonner les quatre marches du séquencement des données et identifier ce qui échoue lorsqu'une marche est omise.
– • Distinguer les deux verrous que l'on confond : la fiabilité du modèle, qui relève des éditeurs, et celle de ses propres données, qui ne s'améliorera pas d'elle-même.
– • Anticiper l'effet d'échelle sur la qualité des données, et en déduire où placer le contrôle.
– • Établir les définitions partagées des termes métier et désigner pour chacune le responsable métier qui tranche.
– • Construire le glossaire de référence, puis ordonner les trois gestes de remise en état des sources.
– • Inventorier les données dormantes et les contenus non structurés, et distinguer ce que l'entreprise détient en propre de ce qu'un concurrent peut avoir.
– • Travaux d'application : tester la définition partagée d'un terme métier central, puis se positionner sur les quatre marches avec une preuve exigée pour chacune.
– • Dresser le bilan de la séance et rappeler les objectifs de la session suivante.
– • Identifier ce que le RGPD engage dès qu'une IA traite des données de clients, de prospects ou de salariés et documenter les trois métadonnées juridiques.
– • Localiser où les données sont réellement traitées, et arbitrer entre les quatre modes de déploiement en nommant le coût de chacun.
– • Reconnaître le modèle économique d'un outil gratuit et fixer la limite de son usage en entreprise.
– • Situer son activité au regard du règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act) : risques, obligations, calendrier d'application et régime de sanction.
– • Assumer la responsabilité qui ne se délègue pas : établir de quoi la direction répond devant un juge, un régulateur et un client.
– • Rédiger la politique d'usage sur ses quatre piliers et la charte qui tient en trois lignes, puis appliquer la règle qui conditionne toute mise en service.
– • Travaux d'application : classer les catégories de données en autorisé, encadré, interdit et désigner qui tranche les cas limites ; documenter une source réelle ; définir la chaîne d'arrêt nominative d'un usage déployé ; rédiger la charte d'usage.
– • Dresser le bilan de la séance et rappeler les objectifs de la session suivante.
– • Chiffrer le coût complet d'un projet d'IA : les six familles de coûts cachés, le coût d'usage récurrent et le coût de l'inaction.
– • Calculer un retour sur investissement et un délai de récupération, et poser les quatre questions qui précèdent tout engagement de budget.
– • Reconnaître une surpromesse commerciale : les trois questions à poser à tout fournisseur, et le test qui résiste à une démonstration réussie.
– • Fixer la politique du temps gagné face à l'usage réel de l'IA dans les équipes : décider ce que l'entreprise cesse de faire, qui le décide, et comment cela s'annonce.
– • Appliquer : chiffrer le gain net d'un cas réel apporté par le participant, démonter un argumentaire commercial, arbitrer une liste courte de projets avec des renoncements explicites, définir ses indicateurs jumeaux et les bornes de son pilote.
– • Conclusion & Évaluation des acquis : synthétiser la formation et formaliser les engagements individuels.
Modalités de suivi et d'exécution
📝
Avant
Test de positionnement
Un devis vous sera fourni dans les deux semaines et la formation sera réalisée dans les trois mois
Entretien d'analyse des besoins
💬
Pendant
Test d'évaluation des acquis
QCM
Cas pratique
🏅
Après
Attestation de formation
Certificat de réalisation
Méthodes pédagogiques
- Programme conçu et animé par Thu VO, formatrice partenaire, sous la responsabilité pédagogique d'Escale-Formation, organisme certifié Qualiopi.
- Documentation et support de cours, exercices pratiques d'application et corrigés, études de cas et présentation de cas réels.
- La formation ne travaille que sur les cas réels apportés par les participants.
- Questionnaire d'évaluation analysé par l'équipe pédagogique.
- Attestation de fin de formation délivrée après suivi complet.
Accessibilité Handicap
La formation est accessible. En cas de situation de handicap, un entretien préalable d'adaptation est proposé pour étudier ensemble les modalités techniques, pédagogiques ou organisationnelles à mettre en place. Référent Handicap : Bruno DUMONTET – 06 88 61 76 90 – bdumontet@escale-formation.com
Prêt à vous inscrire ?
Consultez le programme complet, les sessions disponibles et inscrivez-vous directement sur notre plateforme.
🚀 Voir le détail & s'inscrire