AI Business Transformation — Transformez votre entreprise avec l'intelligence artificielle

Présentation

Objectifs

• L'opportunité utile est une tâche répétée, mesurable, déjà faite à la main
• Le modèle complète le texte probable
• L'assistant répond
• Qualifier un compte, c'est écrire le besoin probable et la raison d'appeler, pas coller une fiche société brute
• Le persona utile tient en une situation d'achat, pas en une liste de traits
• On écrit le besoin et ce que l'écran doit permettre de faire avant de générer du code
• La qualité a un responsable par jeu

Programme

1. 01

   Module 1 — IA & Productivité : transformez vos métiers avec l'intelligence artificielle

   L'opportunité utile est une tâche répétée, mesurable, déjà faite à la main. Le reste est une démo · Lister dix tâches de l'équipe et garder celles qui reviennent chaque semaine · On priorise par temps gagné, risque et facilité de mise en route. Trois cas suffisent pour commencer · Noter les tâches retenues sur ces trois critères et en choisir trois · Le management augmenté fixe ce que l'équipe a le droit de coller dans l'outil, et ce qui reste humain · Écrire la règle d'usage pour un cas retenu : qui valide, quelle donnée est interdite · Le gain se compte en heures et en erreurs évitées. Le risque se compte en donnée sortie et en décision non relue · Chiffrer un cas : heures par semaine, erreur typique, parade · La feuille de route tient sur 90 jours : un pilote, un responsable, une date de relecture · Poser trois jalons datés pour le cas n°1

   8.8 h
2. 02

   Module 2 — Maîtriser l'IA en entreprise — De ChatGPT aux agents IA

   Le modèle complète le texte probable. Il ne voit pas les dossiers de l'entreprise tant qu'on ne les lui donne pas, et il peut se tromper sans le signaler · Faire traiter une tâche réelle du matin, puis noter ce que le modèle ne pouvait pas savoir · ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral se choisissent selon l'outil déjà autorisé, pas selon la mode · Passer la même demande métier dans deux outils autorisés et comparer · Résumer, rédiger, extraire et préparer une réponse client sont quatre demandes. Une consigne unique les mélange · Produire ces quatre sorties à partir d'un même document apporté · Un tableau, un devis ou une image ne se collent pas comme un paragraphe. On vérifie ce que l'outil a vraiment lu · Extraire les montants d'un tableau et les revérifier ligne à ligne · Une invention sans source et une donnée sensible dans la demande s'arrêtent avant l'envoi au client · Classer six réponses : envoyable, à vérifier, interdite · La bibliothèque sert lundi. On classe par tâche du poste, avec la consigne et le résultat attendu · Écrire huit cas que l'équipe refera sans reformuler

   8.8 h
3. 03

   Module 3 — Agents IA : concevez vos collaborateurs numériques

   L'assistant répond. Le workflow enchaîne des étapes fixes. L'agent choisit une action dans un cadre. On ne nomme pas agent ce qui est un modèle de mail · Classer quatre besoins de l'entreprise : assistant, workflow ou agent · L'agent a un objectif, des règles, une mémoire utile et des outils nommés. Sans outil, ce n'est pas un agent · Écrire la fiche d'un agent pour un cas retenu · Connecter une donnée, c'est dire quelle source fait foi et ce que l'agent a le droit d'y lire · Nommer la source du cas et les champs lisibles · L'humain valide avant l'action irréversible : envoi, écriture, suppression · Marquer sur le scénario les étapes automatiques et les étapes validées · Le premier agent se juge sur un scénario rejoué, pas sur une promesse · Rejouer le scénario avec un cas heureux et un cas qui doit s'arrêter

   8.8 h
4. 04

   Module 4 — Commercialiser avec l'IA — Prospection, CRM et relances automatisées

   Qualifier un compte, c'est écrire le besoin probable et la raison d'appeler, pas coller une fiche société brute · Préparer cinq comptes apportés : besoin, angle, raison de ne pas appeler · Le rendez-vous se prépare avec le contexte du prospect et trois questions, pas avec un pitch unique · Rédiger la préparation d'un rendez-vous réel ou reconstitué · Le message personnalisé reprend un fait du compte. Le message générique part à la corbeille · Écrire trois messages pour trois comptes, puis retirer ce qui est interchangeable · La proposition et le compte rendu se structurent : besoin, offre, prochaine étape. L'IA propose, le commercial signe · Transformer des notes d'appel en compte rendu et en trame de proposition · La relance part du statut dans le CRM. On n'écrit pas la même relance à un silence et à un refus · Écrire deux relances : silence après devis, et ancien client à réveiller

   8.8 h
5. 05

   Module 5 — Créer son marketing avec l'IA — 30 jours de contenus en quelques heures

   Le persona utile tient en une situation d'achat, pas en une liste de traits. L'offre se dit dans sa langue · Écrire un persona et l'offre en une phrase, à partir du vrai métier de l'entreprise · Le calendrier éditorial part des questions que les clients posent déjà. On ne remplit pas trente cases vides · Tirer dix questions clients et les ranger sur quatre semaines · Texte, visuel et script vidéo se déclinent du même sujet. On ne régénère pas trois idées différentes · Produire pour un sujet : un post, une accroche visuelle, un script court · LinkedIn, Instagram ou l'email n'ont pas la même longueur ni le même appel à l'action · Adapter le trio à deux canaux réellement utilisés par l'entreprise · On relit ce qui a été publié : ce qui a été lu, ce qui a fait écrire, ce qu'on arrête · Choisir trois contenus passés et décider : garder, modifier, arrêter

   8.8 h
6. 06

   Module 6 — Créer un site web qui génère des clients — Web, IA, SEO et conversion

   On écrit le besoin et ce que l'écran doit permettre de faire avant de générer du code · Décrire une petite application utile à l'entreprise en cinq actions utilisateur · La pile se choisit parmi ce que l'équipe peut relire. L'IA ne choisit pas seule un framework inconnu · Écrire la pile retenue et ce qu'on refuse · L'écran, le traitement et les données se distinguent. On ne génère pas tout dans un seul fichier illisible · Faire générer l'écran, puis le vérifier contre les cinq actions · L'accès et les données externes se limitent. Pas de clé dans le code montré · Repérer dans le code généré ce qui ne doit pas être commité · On teste le cas heureux et le cas vide. Le débogage part du message d'erreur, pas d'une régénération au hasard · Jouer les deux cas et corriger un écart · Déployer, c'est savoir qui relit ensuite. Le vibe coding s'arrête si personne ne peut maintenir · Écrire la limite : ce qui est démontrable, ce qui n'est pas en production

   8.8 h
7. 07

   Module 7 — Choisir quelles données l'IA a le droit de lire

   La qualité a un responsable par jeu. Sans responsable, le projet IA n'a pas de donnée, il a un fichier · Nommer le responsable, les défauts connus et le seuil acceptable du jeu du projet · Le catalogue dit où est la donnée et d'où elle vient. Le lignage s'arrête là où l'on ne sait plus · Documenter la source, les transformations et l'usage IA du jeu · Le droit d'accès du projet est plus étroit que le droit de l'analyste. Le modèle n'a pas besoin de toute la table · Lister les colonnes utiles au projet et celles à retirer · RGPD et confidentialité : base légale, durée, et ce qui ne doit jamais partir vers un outil externe · Qualifier le jeu du projet sur ces trois points · La donnée d'un RAG ou d'un agent est un sous ensemble validé. On ne branche pas le partage réseau · Délimiter le corpus autorisé pour l'usage IA · Le contrôle de gouvernance se rejoue : un jeu sans fiche ne part pas en expérimentation · Remplir la checklist et assumer un point bloquant s'il existe

   8.8 h
8. 08

   Module 8 — Mise en situation et retour au poste

   retour au poste pour Direction et équipes qui veulent intégrer l'IA dans le travail, pas seulement l… · soutenir AI Business Transformation — Transformez votre entreprise avec l'intelligence a…

   8.8 h