Formation CAIM : manager certifié en intelligence artificielle

Programme de notre formation CAIM : manager certifié en intelligence artificielle

[Jour 1 - Matin]

Comprendre l’IA pour mieux décider

• Repères essentiels : apprentissage automatique, IA générative et modèles de langage
• Distinction entre prédiction, génération de contenu et automatisation des tâches
• Capacités et limites des systèmes : hallucinations, dépendance aux données et incertitude
• Cycle de vie d’un projet IA et répartition des responsabilités managériales
• Lecture des opportunités selon les objectifs organisationnels et les besoins métier
• Atelier pratique : Cartographier un processus métier et distinguer les usages pertinents de l’IA des automatisations classiques.

[Jour 1 - Après-midi]

Construire une stratégie orientée valeur

• Traduction des priorités de l’entreprise en cas d’usage IA mesurables
• Évaluation de la maturité organisationnelle, des compétences et de la disponibilité des données
• Priorisation des opportunités par une matrice valeur, faisabilité et risques
• Construction du business case : coûts complets, gains attendus et hypothèses de ROI
• Élaboration d’une feuille de route avec sponsor, jalons et critères de poursuite
• Atelier pratique : Comparer trois opportunités, estimer leur rentabilité et présenter une recommandation d’investissement argumentée.

[Jour 2 - Matin]

Organiser une gouvernance responsable

• Architecture de gouvernance IA : comité, sponsor, responsables métier et fonctions de contrôle
• Formalisation des responsabilités avec une matrice RACI et des circuits de validation
• Principes d’équité, de transparence, d’explicabilité et de supervision humaine
• Repérage des enjeux du RGPD et du règlement européen sur l’IA selon les usages et les rôles
• Construction d’une politique d’usage et critères de sélection des fournisseurs
• Atelier pratique : Rédiger une charte d’usage et une matrice de responsabilités pour un projet IA impliquant plusieurs directions.

[Jour 2 - Après-midi]

Maîtriser les risques et encadrer l’adoption

• Structuration d’un registre des risques sur l’ensemble du cycle de vie
• Analyse des biais, des écarts de performance et des impacts sur les personnes
• Mesures de protection des données, de contrôle des accès et de traçabilité
• Définition des contrôles humains, seuils d’alerte et procédures d’incident
• Organisation de la conduite du changement : communication, formation et mesure de l’adoption
• Atelier pratique : Évaluer les risques d’un cas d’usage, proposer des mesures de maîtrise et décider de sa mise en pilote.

[Jour 3 - Matin]

Préparer les données et les indicateurs

• Formulation d’une question de pilotage et choix des indicateurs de performance
• Distinction entre résultats métier, qualité du système, coûts et adoption
• Utilisation du prompt engineering pour structurer une analyse et vérifier les réponses produites
• Importation et préparation de données avec Power BI Desktop et Power Query
• Premiers repères de modélisation : relations, granularité et mesures simples
• Atelier pratique : Préparer un jeu de données anonymisé de suivi de projet IA et définir les mesures utiles au comité de pilotage.

[Jour 3 - Après-midi]

Visualiser la performance avec Power BI

• Construction d’un tableau de bord interactif à partir d’un rapport Power BI
• Sélection des visualisations adaptées aux tendances, comparaisons et écarts aux objectifs
• Configuration des filtres, segments et interactions pour explorer les résultats
• Lecture du ROI, des coûts d’exploitation et des indicateurs de qualité et d’équité
• Principes de partage sécurisé, d’actualisation et de présentation des décisions
• Atelier pratique : Construire une vue de pilotage interactive et défendre une décision de poursuite, de correction ou d’arrêt du projet.

[Jour 4 - Matin]

Concevoir des agents avec une interface visuelle

• Différences entre flux déterministe, assistant conversationnel et agent d’IA
• Prise en main de n8n : déclencheurs, nœuds, connexions et circulation des données
• Configuration d’un modèle de langage et rédaction d’instructions bornées par un objectif métier
• Association des outils et des sources de connaissance nécessaires à l’agent
• Encadrement des actions par des droits minimaux et une validation humaine
• Atelier pratique : Concevoir un agent de qualification de demandes qui prépare une réponse et sollicite une validation avant toute action sensible.

[Jour 4 - Après-midi]

Déployer, superviser et consolider les acquis

• Construction d’un plan de tests couvrant cas nominaux, erreurs et demandes hors périmètre
• Déploiement contrôlé du flux dans un environnement pédagogique et préparation du retour arrière
• Suivi des exécutions, des coûts, des échecs et des validations humaines
• Formalisation du plan de passage à l’échelle et des responsabilités d’exploitation
• Synthèse des domaines CAIM, questions d’entraînement et repères sur le parcours de certification
• Atelier pratique : Tester puis déployer le flux en environnement pédagogique et présenter un dossier final réunissant valeur métier, gouvernance, indicateurs et plan d’adoption.