Catalogue
IA & ProductivitéIntermédiaire · 14 h · Hybride

Piloter un projet d’intelligence artificielle

Savoir sélectionner, cadrer et piloter un projet IA depuis le besoin métier jusqu’au passage en production.

Pas certain de votre choix ?

S’inscrire

Présentation

Savoir sélectionner, cadrer et piloter un projet IA depuis le besoin métier jusqu’au passage en production. Public : Managers, chefs de projet, Product Owners.

Le parcours alterne un cadrage, une production sur un cas apporté par le participant, et une évaluation. Outils : ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral — l'outil autorisé par l'entreprise.

Durée : 2 jours – 14 h. Prix inter conseillé : 1 690 €.

Objectifs

  • Identifier les cas d’usage avec une vraie valeur métier
  • Évaluer données disponibles, faisabilité et risques
  • Arbitrer Build vs Buy et choix technologiques
  • Cadrer POC, budget, indicateurs de performance et ROI
  • Organiser gouvernance, sécurité et responsabilités
  • Préparer l’industrialisation et le passage à l’échelle

Public

  • Managers, chefs de projet, Product Owners

Prérequis

  • Encadrer une équipe, un budget ou un projet.

À l’issue

  • Identifier les cas d’usage avec une vraie valeur métier
  • Évaluer données disponibles, faisabilité et risques
  • Arbitrer Build vs Buy et choix technologiques
  • Cadrer POC, budget, indicateurs de performance et ROI
  • Organiser gouvernance, sécurité et responsabilités
  • Préparer l’industrialisation et le passage à l’échelle

Programme

  1. 01
    Module 1 — Identifier les cas d’usage avec une vraie valeur métier

    Un cas d'usage vaut le coup s'il a un utilisateur, une tâche répétée et une mesure. Le reste est une démo · Écarter parmi six idées celles qui n'ont pas d'utilisateur nommé

    2 h
  2. 02
    Module 2 — Évaluer données disponibles, faisabilité et risques

    La faisabilité se joue sur les données déjà là, leur droit d'usage et le coût d'erreur. Pas sur la mode · Noter le cas retenu : données, droit, fréquence, coût si le modèle se trompe

    2 h
  3. 03
    Module 3 — Arbitrer Build vs Buy et choix technologiques

    Build ou buy : on achète quand le besoin est standard, on construit quand le métier ou la donnée est spécifique · Comparer une offre du marché et un développement interne sur le même cas

    2 h
  4. 04
    Module 4 — Cadrer POC, budget, indicateurs de performance et ROI

    Un POC a une question, un budget, une date de fin et un critère d'arrêt. Sans critère d'arrêt il ne finit pas · Cadrer le POC du cas retenu sur une page

    2 h
  5. 05
    Module 5 — Organiser gouvernance, sécurité et responsabilités

    La gouvernance nomme qui valide la donnée, qui valide la sortie, qui coupe le service. La sécurité n'est pas un paragraphe final · Remplir la matrice des responsabilités sur le POC

    2 h
  6. 06
    Module 6 — Préparer l’industrialisation et le passage à l’échelle

    Passer à l'échelle, c'est le support, le coût par usage, la surveillance et la formation. Le POC ne se copie pas tel quel · Lister ce qui casse si dix équipes utilisent le POC demain

    2 h
  7. 07
    Module 7 — Mise en situation et retour au poste

    retour au poste pour Managers, chefs de projet, Product Owners · soutenir Piloter un projet d’intelligence artificielle

    2 h

Pédagogie

  • Cours théoriques
  • Ateliers pratiques
  • Travaux pratiques
  • Feedbacks réguliers
  • Ratio théorie/pratique 30% / 70%

Évaluation

  • Quiz
  • soutenir Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Critères : le geste est refait sans aide, les sources sont citées, aucune donnée sensible dans le prompt

Moyens

  • ChatGPT
  • Claude
  • Gemini ou Mistral

EVA, tout au long du parcours

Vous n’êtes pas seul. EVA vous accompagne avant, pendant et après les sessions, pour que l’apprentissage tienne dans le métier.

  • Avant chaque module, préparer vos cas d’usage réels.
  • Entre les sessions, un assistant pour clarifier un concept ou itérer.
  • Après la formation, un appui pour suivre ce que vous mettez en place.

Inscription

Demander cette formation