IA - Construire une feuille de route IA

Objectif : Évaluer la maturité des idées d'usage de l'IA et vérifier leur faisabilité.

• Les critères de maturité technique et organisationnelle d'un projet d'IA.
• La grille « valeur pour le métier / faisabilité technique ».
• Vérifier la disponibilité et la qualité des données nécessaires.
• Repérer les contraintes d'intégration avec le système d'information existant.
• Écarter les « fausses bonnes idées » (besoins qu'une règle simple ou un outil classique suffit à traiter).

Atelier pratique : Classement d'une liste brute d'idées d'automatisation avec la grille d'évaluation.

Cas métier : Simulation de la qualification de 5 projets transverses (Optimisation Supply Chain, Agent IA d'aide au Support Client, Scoring de ventes, Tri RH de CV, Automatisation de rapports financiers).

Compétence acquise : Savoir écarter les fausses bonnes idées et retenir les projets réalistes.

Livrable : La grille AMBIA d'évaluation des projets complétée.

Objectif : Évaluer l'effort financier et choisir entre une solution sur mesure et une solution existante.

• Choisir entre développer et acheter une solution.
• Les coûts d'un projet d'IA : développement, utilisation des services d'IA (facturés au volume), stockage des données et maintenance.
• Calculer le coût total de possession et le retour sur investissement, chiffré ou non.
• Construire le dossier financier pour obtenir la validation du budget.
• Simuler un arbitrage budgétaire devant un comité d'investissement.

Atelier pratique : Construction de la structure de coûts d'un projet d'IA générative et d'un projet d'apprentissage automatique.

Cas métier : Exercice de chiffrage financier et de défense de ROI face à un comité budgétaire d'entreprise fictif pour l'intégration d'un outil d'IA au service commercial.

Compétence acquise : Savoir construire un dossier financier défendable pour un projet d'IA.

Livrable : Un simulateur de coût complet et de retour sur investissement configuré.

Objectif : Définir les rôles clés d'un projet d'IA et réaliser un cadrage solide.

• Découvrir et utiliser la fiche de cadrage AI Project Canvas AMBIA.
• Composer l'équipe projet : rôles et responsabilités (responsable produit, spécialistes des données, équipes métier).
• Définir les critères de réussite et le niveau de performance attendu de l'outil.
• Anticiper dès l'expérimentation les risques éthiques, de confidentialité et de propriété intellectuelle.
• Rédiger les règles de fonctionnement entre les métiers, les équipes données et la DSI.

Atelier pratique : Découverte de l'AI Project Canvas AMBIA et répartition des rôles dans l'équipe projet.

Cas métier : Cadrage complet en sous-groupe du projet « Déploiement d'un agent conversationnel RH confidentiel » à l'aide du canvas d'ingénierie.

Compétence acquise : Savoir cadrer un projet d'IA et répartir les responsabilités dans l'équipe.

Livrable : Un AI Project Canvas entièrement rédigé et validé.

Objectif : Organiser les projets retenus dans le temps et formaliser l'accompagnement des équipes.

• Organiser une feuille de route IA sur 12 à 24 mois (test, pilote, généralisation).
• Placer des projets à gain rapide dans les 3 premiers mois pour susciter l'adhésion.
• Mesurer l'effet de l'IA sur les métiers et prévoir l'évolution des compétences.
• Concevoir le plan de communication interne et d'accompagnement du changement.
• Représenter la feuille de route sous forme de calendrier visuel, prêt à être présenté à la direction.

Atelier pratique : Organisation des étapes d'une feuille de route (test, pilote, généralisation) et repérage des dépendances.

Cas métier : Construction finale et présentation orale de la feuille de route IA globale de l'entreprise sur 18 mois, incluant le plan de formation des équipes impactées.

Compétence acquise : Savoir piloter la mise en œuvre d'un ensemble de projets d'IA.

Livrable : Le calendrier finalisé de la feuille de route IA.