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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 (LMM)
  • Idées reçues sur l'IA vs réalité
  • Tendances actuelles de l'adoption de l'IA dans 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 ressources humaines et le recrutement
  • L'IA dans les achats et la logistique
  • L'IA dans la finance et la reddition de comptes
  • L'IA pour la gestion de la qualité et la conformité

Exercice pratique

Les participants testent des outils d'IA pour :

  • la synthèse,
  • la génération de rapports,
  • rédaction d'emails,
  • le support aux flux de travail,
  • l'analyse de documents,
  • les comptes rendus de réunion,
  • et la planification opérationnelle.

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

Module 3 — Productivité propulsée par l'IA

  • Assistants IA pour les gestionnaires
  • Génération de prompts pour les utilisateurs commerciaux
  • Création d'invites commerciales efficaces
  • Utilisation de l'IA pour :
    • la reddition de comptes,
    • la planification,
    • les présentations,
    • la documentation,
    • la préparation aux réunions,
    • le soutien à la prise de décision

Module 4 — Analyse des données et perspectives commerciales

  • Analyse commerciale avec l'IA
  • Extraction d'informations à partir de documents et de feuilles de calcul
  • Prévision assistée par l'IA et analyse des tendances
  • Suivi des indicateurs clés de performance (ICP) et perspectives opérationnelles
  • Traitement des données commerciales structurées et non structurées

Atelier pratique

Les équipes travaillent sur des scénarios commerciaux réalistes :

  • reddition de comptes de production,
  • prévision des ventes,
  • analyse des fournisseurs,
  • documentation RH,
  • tableaux de bord opérationnels,
  • et analyse des problèmes de qualité.

Les participants créent des flux de travail pratiques soutenus 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

  • IA pour l'efficacité opérationnelle
  • Optimisation des flux de travail
  • Soutien à l'inventaire et aux entrepôts
  • Concepts de maintenance prédictive
  • Standardisation des processus
  • Aide à la décision assistée par l'IA

Module 6 — Applications IA spécifiques aux départements

Production et opérations

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

Ventes et développement commercial

  • Qualification des prospects
  • Génération de propositions
  • Communication client
  • Analyse concurrentielle

Ressources humaines

  • Descriptions de poste
  • Préparation aux entrevues
  • Plans de formation
  • Communications internes

Finance et comptabilité

  • Rendements financiers
  • Analyse des factures et documents
  • Soutien à la conformité
  • Automatisation de la reddition de comptes

Gestion de la qualité

  • Analyse des non-conformités
  • Soutien à la documentation
  • 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, risques et mise en œuvre de l'IA

Module 7 — Gouvernance et conformité de l'IA

  • Utilisation responsable de l'IA
  • Vie privée des données et confidentialité
  • Risques de l'IA générative
  • Politiques de gouvernance de l'IA
  • Supervision humaine et validation
  • 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
  • Identification des victoires rapides
  • Sélection des outils et processus
  • Considérations relatives au changement organisationnel
  • Mesure du retour sur investissement (ROI) des initiatives d'IA
  • Élaboration d'une feuille de route d'adoption de l'IA

Exercice de groupe

Les équipes évaluent :

  • les processus qui 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 de stratégie IA

Module 9 — Atelier de stratégie IA

Les participants travaillent en équipe pour créer :

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

Projet pratique final

Les équipes présentent :

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

Discussion finale 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
  • Chefs en planification stratégique
  • Dirigeants des ventes et du développement commercial
  • Gestionnaires des ressources humaines
  • Directeurs des achats et de l'entrepôt
  • Dirigeants de l'innovation
  • Professionnels de la finance et de la comptabilité
  • Gestionnaires de la qualité
  • Directeurs opérationnels et administratifs
 35 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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