Description
AI-Assisted Business Case Development and Investment Decisions
La formation « AI-Assisted Business Case Development and Investment Decisions » propose une démarche structurée pour construire des business cases solides et prendre des décisions d’investissement plus rapides et mieux justifiées, avec l’appui de l’intelligence artificielle. Elle couvre la formulation du besoin et de la valeur, l’analyse des options, l’évaluation coûts/bénéfices, la modélisation des risques, la construction d’hypothèses vérifiables, et la préparation des dossiers pour comités d’investissement.
L’IA est utilisée comme support pour accélérer la collecte et la structuration des informations, améliorer la cohérence des hypothèses, produire des scénarios, tester la sensibilité (hypothèses clés), et générer des synthèses exécutives traçables tout en gardant la validation humaine, la transparence et la gouvernance au centre. L’objectif est de passer d’un business case “narratif” à un business case décisionnel, comparable et auditable.
14h / 2 jours
Certification
Présentiel
Objectifs de la formation
Cette formation a pour objectifs de :
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Clarifier les composantes d’un business case robuste : problème, options, coûts, bénéfices, risques, et décision attendue.
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Structurer une évaluation multi-critères : valeur, faisabilité, risque, conformité, et impact organisationnel.
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Construire des hypothèses mesurables : baselines, cibles, et méthodes de mesure.
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Utiliser l’IA pour accélérer l’analyse : scénarios, cohérence, synthèses et préparation du dossier exécutif.
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Mettre en place un cadre de gouvernance : traçabilité, qualité des données, validation humaine et gestion des biais.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
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Définir clairement le problème/opportunité, les objectifs, et les critères de succès.
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Construire un business case complet : contexte → options → recommandation → plan de mise en œuvre → mesure de la valeur.
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Évaluer les coûts : CAPEX/OPEX, ressources, dépendances, et coûts de transition.
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Modéliser les bénéfices : financiers et non financiers, avec hypothèses et preuves.
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Utiliser l’IA pour :
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structurer et reformuler le besoin et les options,
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identifier risques, dépendances et impacts,
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produire des scénarios et analyses de sensibilité (hypothèses clés),
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générer une synthèse 1 page et une note d’arbitrage pour comité,
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standardiser le dossier et améliorer la comparabilité des business cases.
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Définir des garde-fous : confidentialité, validation humaine, journal d’hypothèses et preuves.
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Préparer une décision d’investissement : messages clés, objections, Q&A, et plan de suivi.
A qui s’adresse cette formation?
Cette formation s’adresse à :
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Responsables portefeuille/PPM/PMO, responsables gouvernance et performance.
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Responsables transformation, directeurs de programmes/projets, et sponsors.
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Contrôle de gestion, finance, et responsables décision investissement.
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Product Managers / Product Owners et responsables métiers préparant des demandes d’investissement.
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Construire un business case robuste : valeur, options et hypothèses
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Principes : business case décisionnel vs business case descriptif.
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Définir le besoin : problème, opportunité, portée, et alignement stratégique.
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Options : faire/ne pas faire, alternative A/B/C, critères d’évaluation.
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Coûts : CAPEX/OPEX, ressources, charges, coûts de transition et impacts.
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Bénéfices : financiers/non financiers, baselines, hypothèses et preuves.
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Risques : scénarios, dépendances, conformité, et plans de mitigation.
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Atelier : construire le squelette d’un business case sur un cas réel.
Décision d’investissement : scénarios, sensibilité et dossier exécutif
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Modélisation : ROI, NPV (si applicable), payback, et critères de décision.
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Analyse de sensibilité : variables clés, scénarios optimiste/central/pessimiste.
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IA en support : cohérence, scénarios, détection d’incohérences, synthèses exécutives.
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Préparer le comité d’investissement : storytelling décisionnel, objections, Q&A, recommandation.
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Gouvernance : traçabilité, versioning, qualité des données, validation humaine.
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Atelier final : produire un Investment Decision Pack (business case + synthèse 1 page + note d’arbitrage + Q&A).
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