IA et prise de décision stratégique
Durée: 0 h 55 min
Nombre de leçons: 42
Rubrique: L'IA au service des PME : propulsez votre entreprise vers la croissance
Contenu de la Formation
Le programme de formation sur l’IA et la prise de décision stratégique couvre les aspects suivants :
- Introduction à la prise de décision stratégique à l’ère de l’IA, y compris le rôle de l’IA et les bénéfices pour les PME.
- Concept d’analyse prédictive, sa définition, son utilité et sa différence avec la prévision statistique.
- Identification des sources de données utiles, internes et externes, et évaluation de leur qualité et pertinence.
- Présentation des outils d’analyse prédictive adaptés aux PME et comparaison des approches no-code/low-code.
- Construction d’un modèle prédictif simple, définition des objectifs et sélection des variables clés.
- Techniques de scénarios "what-if" pour évaluer l’impact de différents choix stratégiques.
- Lecture et interprétation des résultats d’analyse prédictive, identification des KPIs pertinents.
- Conception d’un tableau de bord décisionnel regroupant les indicateurs IA pour les décideurs non techniques.
- Pilotage stratégique basé sur l’IA, intégration des prédictions dans le cycle de planification et de budgétisation.
- Études de cas de PME ayant misé sur l’IA pour leur stratégie et leçons apprises.
- Facteurs de réussite et bonnes pratiques pour mobiliser les équipes autour de l’IA.
- Gestion du changement et stratégies de communication interne pour l’acceptation de l’IA.
- Enjeux éthiques et limites de l’analyse prédictive, y compris les risques de biais et la réglementation.
- Conclusion et pistes d’évolution, synthèse des étapes clés et anticipation des tendances futures.
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cette formation, les apprenants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l’IA dans la prise de décision stratégique et ses bénéfices pour les PME.
- Utiliser l’analyse prédictive pour orienter les décisions stratégiques.
- Identifier et évaluer les sources de données pertinentes pour une analyse stratégique.
- Construire et interpréter des modèles prédictifs simples.
- Concevoir des tableaux de bord décisionnels adaptés aux décideurs non techniques.
- Intégrer les prédictions IA dans le cycle de planification stratégique.
- Gérer le changement et mobiliser les équipes autour de l’IA.
- Identifier et gérer les enjeux éthiques liés à l’analyse prédictive.
Conditions d'Admission
Pour être admis à ce programme, les candidats doivent remplir les conditions suivantes :
- Être titulaire d'un diplôme de niveau Bac+3 ou équivalent.
- Avoir une expérience professionnelle dans le domaine de la gestion de projet ou de l'innovation.
1. Introduction à la prise de décision stratégique à l’ère de l’IA
1.1. Comprendre le rôle de l’IA dans l’orientation stratégique
1.2. Enjeux et bénéfices pour les PME (compétitivité, réactivité, etc.)
2. Concept d’analyse prédictive
2.1. Définition et utilité de l’analyse prédictive
2.2. Différence entre prévision statistique et prédiction basée sur l’IA
3. Identification des sources de données utiles
3.1. Explorer les données internes (ventes, stocks, etc.) et externes (marché, concurrence)
3.2. Qualité et pertinence des données pour un usage stratégique
4. Outils d’analyse prédictive
4.1. Présentation d’outils adaptés aux PME (ex. : Power BI, Google AutoML, RapidMiner)
4.2. Comparaison des approches no-code/low-code et des solutions plus avancées
5. Construction d’un modèle prédictif simple
5.1. Définir l’objectif de prédiction (ventes, churn client, etc.)
5.2. Sélectionner les variables clés et comprendre le principe d’entraînement
6. Techniques de scénarios "what-if"
6.1. Réaliser des simulations pour évaluer l’impact de différents choix stratégiques
6.2. Exemple concret : ajustement de prix, lancement de produit, etc.
7. Lecture et interprétation des résultats
7.1. Comment lire un rapport d’analyse prédictive
7.2. Identifier les KPIs pertinents et comprendre leurs variations
8. Tableau de bord décisionnel
8.1. Concevoir un tableau de bord regroupant les indicateurs IA (prédictions, tendances)
8.2. Adapter la présentation pour les décideurs non techniques
9. Pilotage stratégique basé sur l’IA
9.1. Intégrer les prédictions dans le cycle de planification et de budgétisation
9.2. Processus de validation et d’ajustement en continu
10. Étude de cas : PME ayant misé sur l’IA pour sa stratégie
10.1. Exemples concrets d’impacts positifs (augmentation de la rentabilité, gain de parts de marché)
10.2. Leçons apprises et facteurs clés de succès
11. Facteurs de réussite et bonnes pratiques
11.1. Mobiliser les équipes (direction, IT, marketing) autour de l’IA
11.2. Définir une gouvernance claire et un plan d’action progressif
12. Gestion du changement et acceptation de l’IA
12.1. Stratégies de communication interne pour rassurer et engager
12.2. Accompagnement des collaborateurs dans la compréhension des nouvelles approches IA
13. Enjeux éthiques et limites de l’analyse prédictive
13.1. Risques de biais dans les modèles et impact sur les décisions
13.2. Réglementation et respect de la vie privée dans l’usage stratégique des données
14. Conclusion et pistes d’évolution
14.1. Synthèse des étapes clés pour intégrer l’IA dans la prise de décision stratégique
14.2. Anticiper les tendances futures (IA générative, temps réel, etc.)