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Plan du cours

Jour 1 — Introduction à l'IA et aux applications commerciales

Module 1 — Introduction à l'Intelligence Artificielle

  • Ce qu'est l'IA et ce qu'elle n'est pas
  • Types de systèmes d'IA
  • IA générative et grands modèles de langage (LLM)
  • Idées reçues vs réalité sur l'IA
  • Tendances actuelles en matière d'adoption de l'IA par les entreprises
  • Opportunités et limites de l'IA

Module 2 — L'IA dans les opérations commerciales modernes

  • Comment les entreprises utilisent l'IA aujourd'hui
  • Applications de l'IA dans la fabrication et les opérations
  • L'IA dans les ventes et la communication client
  • L'IA dans les RH et le recrutement
  • L'IA dans les achats et la logistique
  • L'IA en finance etReporting
  • L'IA pour la gestion de la qualité et la conformité

Exercice pratique

Les participants testent des outils d'IA pour :

  • la synthèse (summarization),
  • la génération de rapports,
  • la rédaction d'e-mails,
  • le support aux flux de travail,
  • l'analyse de documents,
  • les comptes rendus de réunions,
  • et la planification opérationnelle.

Jour 2 — Productivité IA pratique et automatisation des flux de travail

Module 3 — Productivité propulsée par l'IA

  • Assistants IA pour les managers
  • Ingénierie des invites (prompt engineering) pour les utilisateurs professionnels
  • Création d'invites commerciales efficaces
  • Utilisation de l'IA pour :
    • le reporting,
    • la planification,
    • les présentations,
    • la documentation,
    • la préparation aux réunions,
    • l'aide à la décision

Module 4 — Analyse des données et insights commerciaux

  • Analyse commerciale assistée par l'IA
  • Extraction d'informations à partir de documents et de feuilles de calcul
  • Prévisions et analyse des tendances assistées par l'IA
  • Suivi des KPI et insights opérationnels
  • Travail avec des données commerciales structurées et non structurées

Atelier pratique

Les équipes travaillent sur des scénarios commerciaux réalistes :

  • rapports de production,
  • prévisions des ventes,
  • analyse des fournisseurs,
  • documentation RH,
  • tableaux de bord opérationnels,
  • et analyse des problèmes de qualité.

Les participants conçoivent des flux de travail pratiques assistés par l'IA pertinents pour leurs départements.

Jour 3 — IA pour les opérations, la planification et la prise de décision

Module 5 — L'IA dans la gestion des opérations

  • L'IA pour l'efficacité opérationnelle
  • Optimisation des flux de travail
  • Support pour les stocks et les entrepôts
  • Concepts de maintenance prédictive
  • Standardisation des processus
  • Aide à la décision assistée par l'IA

Module 6 — Applications IA spécifiques à chaque département

Production et opérations

  • Surveillance de la production
  • Analyse des causes racines
  • Génération de SOP (procédures opérationnelles standard)
  • Rapports opérationnels

Ventes et développement commercial

  • Qualification des leads
  • Génération de propositions commerciales
  • Communication client
  • Analyse concurrentielle

RH

  • Fiches de poste
  • Préparation aux entretiens
  • Plans de formation
  • Communications internes

Finance et comptabilité

  • Synthèses financières
  • Analyse des factures/documents
  • Support à la conformité
  • Automatisation du reporting

Gestion de la qualité

  • Analyse des non-conformités
  • Support documentaire
  • Préparation aux audits
  • Suivi des risques

Atelier pratique

Les participants conçoivent :

  • un cas d'utilisation de l'IA pour leur département,
  • une opportunité d'automatisation,
  • et une initiative mesurable d'amélioration de la productivité.

Jour 4 — Gouvernance, risque et mise en œuvre de l'IA

Module 7 — Gouvernance et conformité de l'IA

  • Usage responsable de l'IA
  • Vie privée des données et confidentialité
  • Risques liés à l'IA générative
  • Politiques de gouvernance de l'IA
  • Supervision et validation humaines
  • Compréhension du règlement européen sur l'IA (EU AI Act)
  • Considérations éthiques et opérationnelles

Module 8 — Mise en œuvre pratique de l'IA

  • Comment introduire l'IA au sein d'une organisation
  • Identifier les victoires rapides (quick wins)
  • Sélection des outils et processus
  • Considérations liées au changement
  • Mesure du retour sur investissement (ROI) des initiatives IA
  • Élaboration d'une feuille de route pour l'adoption de l'IA

Exercice de groupe

Les équipes évaluent :

  • quels processus doivent ou ne doivent pas utiliser l'IA,
  • les risques opérationnels,
  • les priorités de mise en œuvre,
  • et les défis d'adoption interne.

Jour 5 — Simulation commerciale et atelier stratégie IA

Module 9 — Atelier stratégie IA

Les participants travaillent en équipe pour créer :

  • des plans d'action IA départementaux,
  • des priorités de mise en œuvre,
  • des évaluations des risques,
  • et des objectifs opérationnels mesurables.

Projet pratique final

Les équipes présentent :

  • une proposition réelle de mise en œuvre de l'IA,
  • les avantages commerciaux attendus,
  • l'impact opérationnel,
  • les risques,
  • et la stratégie d'adoption.

Dernier débat et recommandations

  • Prochaines étapes pour l'adoption de l'IA
  • Champions IA internes
  • Outils et flux de travail recommandés
  • Développement à long terme des capacités en IA

Pré requis

Audience cible

  • Directeurs de production
  • Responsables de la planification stratégique
  • Dirigeants des ventes et du développement commercial
  • Responsables des Ressources Humaines (RH)
  • Directeurs des achats et des entrepôts
  • Dirigeants en charge de l'innovation
  • Professionnels de la finance et de la comptabilité
  • Cadres de la qualité
  • Directeurs opérationnels et administratifs
 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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