Transformation Digitale et Intelligence Artificielle (IA) pour les DSI

Objectif Global :

Cette formation vise à doter les Directeurs des Systèmes d'Information (DSI) des compétences nécessaires pour intégrer l'IA dans la stratégie de transformation digitale de leur entreprise. Elle permettra aux DSI de comprendre les technologies clés, de planifier et d'exécuter des initiatives d'IA, tout en gérant les aspects de gouvernance, de risque et de changement organisationnel.

Prérequis:

Durée : 3 jours (24 heures)

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Jour 1 : Fondamentaux de la Transformation Digitale et de l’IA

Session 1 : Introduction à la Transformation Digitale et à l’IA (9h00 - 10h30)

• Objectifs pédagogiques :

  • Comprendre les concepts de base de la transformation digitale et de l’IA.

  • Identifier le rôle stratégique du DSI dans cette transformation.

• Contenu :

  • Définition de la transformation digitale.

  • Panorama de l'IA et ses applications dans divers secteurs.

  • Le rôle du DSI dans la stratégie numérique.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation interactive.

  • Discussion en groupe sur les défis actuels.

• Atelier : Brainstorming pour identifier les défis numériques spécifiques à l’entreprise des participants.

• Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Les Technologies Clés de la Transformation Digitale (10h45 - 12h15)

• Objectifs pédagogiques :

  • Découvrir les technologies qui sous-tendent la transformation digitale (Cloud, Big Data, IoT, etc.).

  • Comprendre comment l'IA s'intègre avec ces technologies.

• Contenu :

  • Cloud Computing et Infrastructure.

  • Big Data et Analytics.

  • Internet des Objets (IoT) et connectivité.

  • Synergies entre ces technologies et l'IA.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation théorique.

  • Études de cas d’intégration technologique.

• Atelier : Cas pratique sur la sélection de technologies pour un projet de transformation digitale.

• Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : IA et Automatisation des Processus Métier (13h15 - 15h00)

• Objectifs pédagogiques :

  • Comprendre comment l'IA peut automatiser et optimiser les processus métier.

  • Identifier les processus clés pouvant bénéficier de l'IA.

• Contenu :

  • Automatisation des processus (RPA) avec l'IA.

  • IA dans les opérations quotidiennes (chatbots, maintenance prédictive).

  • Impact sur l'efficacité opérationnelle et la réduction des coûts.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation d'exemples concrets.

  • Discussion sur les implications opérationnelles.

• Atelier : Cartographie des processus internes à automatiser avec l'IA dans l'entreprise des participants.

• Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Gestion des Données et IA (15h15 - 16h45)

• Objectifs pédagogiques :

  • Comprendre l'importance des données dans la transformation digitale et l’IA.

  • Explorer les méthodes de gestion et d'exploitation des données pour l'IA.

• Contenu :

  • Collecte, stockage et gestion des données.

  • Préparation des données pour les algorithmes d’IA.

  • Gouvernance des données et conformité (ex. RGPD).

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation avec études de cas.

  • Démonstration d’outils de gestion des données.

• Atelier : Élaboration d’une stratégie de gouvernance des données pour un projet IA.

• Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

• Synthèse des apprentissages de la journée.

• Discussion ouverte sur les questions/réflexions des participants.

• Préparation pour le jour suivant.

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Jour 2 : Planification et Mise en Œuvre de Projets IA

Session 1 : Élaboration d'une Feuille de Route IA (9h00 - 10h30)

• Objectifs pédagogiques :

  • Apprendre à concevoir une feuille de route stratégique pour l’intégration de l’IA.

  • Identifier les étapes critiques pour la mise en œuvre.

• Contenu :

  • Analyse des besoins et identification des priorités.

  • Définition des objectifs et KPI pour les projets IA.

  • Planification des ressources et des compétences nécessaires.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation méthodologique.

  • Exemples de feuilles de route IA.

• Atelier : Création d'une mini-feuille de route pour un projet IA spécifique à l'entreprise des participants.

• Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Gestion de Projet et Déploiement d'IA (10h45 - 12h15)

• Objectifs pédagogiques :

  • Comprendre les meilleures pratiques de gestion de projets IA.

  • Apprendre à déployer et à intégrer l’IA dans l’infrastructure existante.

• Contenu :

  • Méthodologies de gestion de projet pour l'IA (Agile, Scrum, etc.).

  • Défis de l’intégration et du déploiement des solutions IA.

  • Outils et plateformes pour la gestion des projets IA.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation des méthodologies.

  • Discussion sur les défis rencontrés dans les déploiements IA.

• Atelier : Planification et simulation du déploiement d'une solution IA dans l'entreprise.

• Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Gouvernance et Sécurité dans les Projets IA (13h15 - 15h00)

• Objectifs pédagogiques :

  • Assurer une gouvernance efficace des projets IA.

  • Gérer les risques et garantir la sécurité des données dans les initiatives IA.

• Contenu :

  • Cadres de gouvernance pour l’IA.

  • Identification et gestion des risques (biais, sécurité des données).

  • Conformité réglementaire et éthique de l'IA.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation des cadres de gouvernance.

  • Études de cas sur la gestion des risques.

• Atelier : Élaboration d’un plan de gestion des risques pour un projet IA spécifique.

• Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : L’IA dans le Cloud et les Solutions Open Source (15h15 - 16h45)

• Objectifs pédagogiques :

  • Explorer l’utilisation de l’IA via les plateformes cloud et les solutions open source.

  • Évaluer les avantages et les défis des solutions cloud pour l’IA.

• Contenu :

  • Comparatif des plateformes cloud pour l'IA (AWS, Google Cloud, Azure).

  • Outils open source pour le développement IA (TensorFlow, PyTorch).

  • Scénarios d’intégration cloud dans la transformation digitale.

• Méthodes pédagogiques :

  • Démonstration d'outils et plateformes.

  • Comparaison des solutions disponibles.

• Atelier : Étude de cas pour choisir une plateforme cloud pour un projet IA spécifique.

• Durée : 1h30.

Clôture de la journée (16h45 - 17h00)

• Synthèse des apprentissages de la journée.

• Discussion ouverte sur les questions/réflexions des participants.

• Préparation pour le jour suivant.

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Jour 3 : Leadership, Culture d'Entreprise et Adoption de l’IA

Session 1 : Leadership et Conduite du Changement avec l'IA (9h00 - 10h30)

• Objectifs pédagogiques :

  • Développer des compétences en leadership pour piloter la transformation IA.

  • Apprendre à gérer le changement organisationnel induit par l’IA.

• Contenu :

  • Rôle du DSI en tant que leader de la transformation digitale.

  • Gestion du changement et résistance organisationnelle.

  • Stratégies de communication pour l’adoption de l’IA.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation de concepts de leadership.

  • Exemples de réussites et échecs de transformation.

• Atelier : Simulation de gestion du changement pour un projet IA.

• Durée : 1h30.

Pause (10h30 - 10h45)

Session 2 : Développer une Culture d'Innovation et d'IA dans l'Entreprise (10h45 - 12h15)

• Objectifs pédagogiques :

  • Créer une culture d'entreprise propice

à l'innovation par l'IA.

• Impliquer l'ensemble des parties prenantes dans la transformation digitale.

• Contenu :

  • Encourager l’innovation et l'expérimentation dans l'IA.

  • Collaboration entre équipes métiers et IT.

  • Formation continue et montée en compétences sur l’IA.

• Méthodes pédagogiques :

  • Discussion sur la culture d’innovation.

  • Études de cas sur l’engagement des équipes dans l’IA.

• Atelier : Élaboration d’un plan pour développer une culture d'IA dans l’entreprise.

• Durée : 1h30.

Déjeuner (12h15 - 13h15)

Session 3 : Mesure et Suivi des Résultats des Projets IA (13h15 - 15h00)

• Objectifs pédagogiques :

  • Apprendre à mesurer l'impact des projets IA sur l’entreprise.

  • Mettre en place des indicateurs de performance (KPI) et un suivi efficace.

• Contenu :

  • Identification des KPI pertinents pour l'IA.

  • Techniques d’évaluation de la performance des projets IA.

  • Boucles de rétroaction et amélioration continue.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation des méthodologies d’évaluation.

  • Exemples de KPI spécifiques à l’IA.

• Atelier : Développement d’un tableau de bord pour le suivi d’un projet IA.

• Durée : 1h45.

Pause (15h00 - 15h15)

Session 4 : Perspectives Futures et Conclusion (15h15 - 16h45)

• Objectifs pédagogiques :

  • Se projeter dans l'avenir des technologies IA.

  • Consolider les apprentissages et définir un plan d'action post-formation.

• Contenu :

  • Tendances émergentes en IA (IA générative, automatisation avancée).

  • Évolution des rôles et compétences du DSI.

  • Réflexion sur les prochaines étapes de la transformation digitale.

• Méthodes pédagogiques :

  • Présentation des tendances futures.

  • Discussion ouverte sur les opportunités et défis à venir.

• Atelier : Rédaction d’un plan d'action pour les 6-12 prochains mois post-formation.

• Durée : 1h30.

Clôture de la formation (16h45 - 17h00)

• Remerciements et retour des participants sur la formation.

• Distribution de supports de formation et ressources complémentaires.

• Suivi post-formation et accès à une communauté d'entraide ou réseau.

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Évaluation de la Formation

• Avant la formation : Questionnaire d'évaluation des connaissances initiales et attentes.

• Pendant la formation : Feedback oral, évaluation continue lors des ateliers.

• Après la formation : Questionnaire de satisfaction et évaluation des acquis.

Supports Pédagogiques :

• Présentations PowerPoint détaillées.

• Études de cas réels et scénarios simulés.

• Documents PDF de synthèse et guides pratiques.

• Outils en ligne pour les ateliers (outils de gestion de projet, tableaux de bord, etc.).