Formation Piloter un projet IA.

Programme de formation Piloter un projet IA.

Panorama de l’IA et cas d’usage pour les projets

Rappels sur la donnée, la data science et les grands types d’IA (supervisée, non supervisée, générative).
Panorama des cas d’usage IA en entreprise (optimisation, automatisation, aide à la décision, nouveaux services).
Typologie des projets data / IA : exploration, POC, produit data, automatisation de processus.
Cartographie des acteurs : sponsor métier, DSI, équipes data, conformité, sécurité, métiers.
Retour sur les pratiques du marché et exemples issus de projets réels.
Supports : mini-fiches cas d’usage, schémas de référence projet IA, exemples de rôles et organigrammes projet.

Exemples de cas pratiques :
Atelier en sous-groupes : cartographier au moins 5 cas d’usage IA potentiels pour son organisation (données nécessaires, utilisateurs cibles, valeur attendue).
Exercice guidé : positionner chaque cas d’usage dans une typologie de projets (exploration, POC, pilote, produit).
Debrief collectif : partage et critique croisée des cas d’usage identifiés.

Cadrer un projet IA et analyser sa faisabilité

Du besoin métier à la problématique IA : reformulation, hypothèses, valeur métier attendue.
Grille de faisabilité d’un cas d’usage IA : données disponibles, qualité, volumétrie, accès; contraintes techniques et organisationnelles.
Premiers éléments de conformité : RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et biais.
Critères de priorisation d’un cas d’usage : impact, complexité, délais, risques, sponsors.
Structure type d’une note de cadrage projet IA (contexte, objectifs, périmètre, risques, KPI).
Ressources : modèle de grille de faisabilité, matrice d’attrait / faisabilité, gabarit de note de cadrage.

Exemples de cas pratiques :
Travail fil rouge en binômes : choisir un cas d’usage IA et remplir une grille de faisabilité complète.
Utilisation guidée d’un outil d’IA générative pour enrichir et challenger la note de cadrage, puis réécriture critique par les participants.
Exercice de priorisation : classer plusieurs cas d’usage IA dans une matrice impact / faisabilité et justifier les arbitrages.

Concevoir la trajectoire de réalisation : du POC à l’industrialisation

Cycles de vie d’un projet IA : exploration, POC, pilote, industrialisation, run.
Lien avec les méthodes projet existantes : approche agile, itérations, MVP data / IA.
Notions de haut niveau sur CRISP-DM et MLOps pour les chefs de projet non techniques.
Définition des livrables clés : cahier des charges data / IA, jeu de données, modèle, API, documentation, critères d’acceptation.
Construction d’un macro-planning : phases, jalons de décision, gates Go/No-Go, dépendances métier / IT / data.
Rôles et RACI dans un projet IA (PO / chef de projet, data scientist, data engineer, MLOps, métier, juridique).

Exemples de cas pratiques :
Atelier : construire un macro-planning sur le cas fil rouge (phases, jalons, livrables et dépendances) dans un tableur ou outil de gestion de projet.
Exercice : élaborer un RACI simplifié pour un projet IA en identifiant les acteurs clés et leurs responsabilités.
Mini-simulation : analyser un scénario de dérive de planning et proposer des ajustements concrets.

Gouvernance, risques et conduite du changement dans un projet IA

Typologie des risques dans les projets IA : qualité de données, biais, surpromesse, sécurité, dérives de coût et de délai.
Principes d’IA responsable : transparence, explicabilité, non-discrimination, supervision humaine.
Gouvernance d’un projet IA : comité de pilotage, sponsor, comité IA ou data, rôles de la DSI et des métiers.
Gestion des parties prenantes : cartographie, attentes, résistances, messages clés.
Conduite du changement : acculturation, communication, formation, support et accompagnement terrain.
Outils supports : canevas de registre des risques, modèle de plan de communication, exemple de charte IA.

Exemples de cas pratiques :
Atelier : dresser la cartographie des risques d’un projet IA (technique, data, métier, éthique) et définir des actions de mitigation pour chacun.
Exercice de conception : esquisser une charte IA ou quelques principes de bon usage de l’IA pour son organisation.
Travail en groupes : préparer un mini-plan de conduite du changement (cibles, messages, canaux, jalons) autour du cas fil rouge.

Tableau de bord, suivi et soutenance du projet IA

Différence entre KPIs projet, KPIs métier et KPIs du modèle IA.
Indicateurs clés pour le pilotage : avancement, budget, qualité de données, performance du modèle, risques, adoption utilisateur.
Formats de tableaux de bord : feuille de calcul, outil de BI, indicateurs visuels simples.
Préparer un point d’arbitrage : synthèse du cadrage, faisabilité, planning, risques et décision attendue.
Storytelling de projet IA : structurer un pitch clair pour des sponsors non techniques.
Ressources : modèle de tableau de bord, trame de présentation comité de pilotage, check-list de revue de projet IA.

Exemples de cas pratiques :
TP : construire un tableau de bord de suivi de projet IA dans un tableur (indicateurs, seuils, vues synthétiques) à partir du cas fil rouge.
Exercice guidé : utiliser un outil d’IA générative pour proposer une première version de slides de soutenance, puis les améliorer manuellement.
Jeu de rôle : simulation de comité de pilotage où chaque groupe présente son cas d’usage IA et répond aux questions des sponsors.