Formation Machine Learning pour Dirigeants - Comprendre le ML et ses Applications

Module 1 : Démystifier le Machine Learning et l'IA

Durée : 3h30
Objectif opérationnel : À l'issue de ce module, vous maîtriserez les concepts clés du Machine Learning et comprendrez ce que cette technologie peut (ou ne peut pas) faire pour votre organisation.
Contenu :

• De l'IA au Machine Learning : définitions accessibles et distinctions essentielles
• Les grandes familles d'algorithmes : supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement
• Deep Learning et réseaux de neurones : comprendre sans coder
• IA générative : GPT, LLM, et leurs applications business
• Démonstrations concrètes : du concept à l'application réelle

Mise en pratique : Analyse de cas d'entreprises ayant déployé le ML avec succès (et échecs instructifs)
Livrable : Glossaire illustré des concepts ML/IA pour communiquer avec vos équipes

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Module 2 : Identifier les opportunités ML pour son entreprise

Durée : 3h30
Objectif opérationnel : À l'issue de ce module, vous saurez repérer les cas d'usage pertinents et évaluer leur potentiel de création de valeur.
Contenu :

• Cartographie des applications par fonction : commercial, RH, finance, opérations
• Prédiction et scoring : anticipation des comportements clients, détection de fraude
• Automatisation intelligente : tri, classification, extraction d'informations
• Personnalisation à grande échelle : recommandations, pricing dynamique
• Critères de sélection des premiers projets : impact, faisabilité, données disponibles

Mise en pratique : Atelier d'identification des opportunités ML dans votre contexte spécifique
Livrable : Matrice de priorisation des cas d'usage ML pour votre organisation

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Module 3 : Piloter un projet d'IA en tant que décideur

Durée : 3h30
Objectif opérationnel : À l'issue de ce module, vous maîtriserez les clés pour cadrer, lancer et superviser un projet d'intelligence artificielle.
Contenu :

• Anatomie d'un projet ML : données, modèle, déploiement, maintenance
• Estimation des ressources : compétences, budget, délais réalistes
• Les erreurs classiques à éviter : sous-estimation des données, sur-complexité
• Dialogue avec les équipes techniques : poser les bonnes questions
• Critères de succès et KPIs d'un projet IA

Mise en pratique : Simulation de comité de pilotage projet IA : validation d'un business case
Livrable : Template de cadrage projet ML adapté aux décideurs

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Module 4 : Intégrer l'IA dans sa stratégie d'entreprise

Durée : 3h30
Objectif opérationnel : Définir votre feuille de route IA et anticiper les transformations organisationnelles associées.
Contenu :

• Vision stratégique : l'IA comme levier de compétitivité
• Gouvernance de l'IA : organisation, rôles, instances de décision
• Éthique et conformité : AI Act, RGPD, responsabilité algorithmique
• Conduite du changement : embarquer les équipes dans la transformation
• Construction de votre feuille de route IA à 12-24 mois

Mise en pratique : Élaboration de votre stratégie IA avec identification des premières initiatives
Livrable : Feuille de route stratégique IA personnalisée