Description
AI for Quality Management and Continuous Improvement
La formation « AI for Quality Management and Continuous Improvement » propose une démarche structurée pour renforcer le management de la qualité et l’amélioration continue grâce à l’intelligence artificielle. Elle montre comment exploiter l’IA pour analyser plus efficacement les données qualité, détecter des non-conformités et des tendances, soutenir l’analyse des causes, prioriser les actions et industrialiser les routines d’amélioration tout en maintenant une gouvernance rigoureuse, la traçabilité et la fiabilité des décisions.
L’objectif est de passer d’une qualité principalement “réactive” (corriger après coup) à une qualité “préventive et apprenante” : surveillance continue, capitalisation à partir des incidents et retours terrain, et boucles d’amélioration mesurables.
14 h / 2 jours
Certification
Présentiel
Objectifs de la formation
Cette formation a pour objectifs de :
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Consolider les fondamentaux du management de la qualité et de l’amélioration continue (processus, standards, audits, non-conformités, actions).
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Comprendre où l’IA apporte une valeur mesurable : analyse de données qualité, détection d’anomalies, classification, appui à l’analyse des causes, priorisation.
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Mettre en place un cadre d’usage sécurisé : qualité des données, confidentialité, validation humaine, traçabilité et conformité.
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Structurer un dispositif non-conformités et actions correctives/préventives robuste et exploitable.
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Définir des indicateurs et des routines permettant de piloter l’amélioration continue de manière objective.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
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Cartographier les processus et points de contrôle qualité, et définir les données nécessaires (sources, fréquence, fiabilité).
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Mettre en œuvre un registre non-conformités et actions correctives/préventives cohérent : formulation, gravité, causes, actions, preuves, clôture.
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Utiliser l’IA pour :
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analyser des données multi-sources (retours clients, audits, incidents, production, support),
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détecter anomalies, tendances, répétitions et points faibles récurrents,
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proposer des hypothèses de causes et des pistes d’analyse structurées,
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aider à prioriser les actions selon impact/effort/risque,
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produire des synthèses qualité et des rapports auditables.
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Mettre en place des contrôles qualité sur les sorties IA : règles de vérification, revue par pairs, journal de preuves.
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Construire un tableau de bord qualité orienté décision et une boucle d’amélioration continue mesurable.
A qui s’adresse cette formation?
Cette formation s’adresse à :
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Responsables qualité, managers QHSE, auditeurs internes, responsables conformité.
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Chefs de projets et responsables transformation impliqués dans la performance et la standardisation.
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Responsables opérationnels (production, support, service client) concernés par la qualité et les incidents.
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Toute personne en charge des non-conformités, audits, actions correctives/préventives et de l’amélioration continue.
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Système qualité, données et apports de l’IA
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Management de la qualité : principes, processus, preuves, audits et exigences de traçabilité.
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Données qualité : sources, structure, fiabilité, conditions de réutilisation et de consolidation.
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Non-conformités et actions correctives/préventives : modélisation, workflow, responsabilités, preuves, clôture.
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Où l’IA aide réellement : classification, analyse de textes, détection d’anomalies et tendances.
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Limites et risques : biais, erreurs, surconfiance, confidentialité, responsabilité.
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Cadre d’usage : règles outils, validation humaine, contrôle qualité, conformité.
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Atelier : structurer un registre non-conformités et actions, puis définir les données et indicateurs associés.
Amélioration continue, priorisation et pilotage décisionnel
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Analyse des causes : méthodes et structuration des hypothèses, preuves attendues, validation.
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Priorisation des actions : impact/effort/risque, valeur, arbitrages et planification.
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IA au service de l’amélioration : recommandations, scénarios, synthèses et préparation d’audits.
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Standardisation : mise à jour des procédures, capitalisation et base de connaissance.
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KPI qualité : conformité, récurrence, délais de clôture, coût de non-qualité, satisfaction.
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Gouvernance : rituels, revues, escalade et boucle d’amélioration continue.
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Atelier final : produire un Playbook Qualité & Amélioration Continue avec IA (règles + routines + KPI + modèles de reporting).
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