Description
Innovation Management in AI-Driven Organizations
La formation « Innovation Management in AI-Driven Organizations » propose une approche pragmatique pour transformer l’innovation d’un stock d’idées en valeur mesurable. Dans les organisations “AI-driven”, l’innovation peut aller très vite… mais devient vite chaotique sans cadre : trop d’idées, des PoC qui ne s’industrialisent pas, des solutions dispersées, et des risques data/éthiques qui surgissent au mauvais moment.
La formation outille les participants pour construire un système d’innovation de bout en bout : génération et qualification des idées, sélection avec critères clairs, expérimentation rapide, mesure d’impact, passage du pilote au déploiement, et alignement avec la stratégie et le portefeuille. Elle montre aussi comment l’IA peut accélérer l’innovation (scanning, génération d’options, analyse) tout en restant gouvernée et responsable.
14h / 2 jours
Certification
Présentiel
Objectifs de la formation
Cette formation a pour objectifs de :
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Comprendre l’innovation en contexte IA : opportunités, contraintes et risques.
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Mettre en place un système d’innovation : pipeline, stage-gates et critères de sélection.
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Piloter efficacement l’expérimentation : hypothèses, mesure, apprentissage, décision stop/continue.
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Relier l’innovation à la stratégie et au portefeuille : focus, financement et capacité d’exécution.
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Définir une gouvernance de l’innovation IA : données, éthique et propriété intellectuelle.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
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Identifier les types d’innovation (amélioration, produit, opérationnelle, business model) et où l’IA crée de la valeur.
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Concevoir un parcours clair : idée → expérimentation → prototype → industrialisation.
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Construire un modèle d’évaluation des idées : valeur, faisabilité, risques, conformité, capacité.
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Utiliser l’IA pour :
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réaliser du market & tech scanning (tendances, opportunités),
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générer des alternatives et des concepts/prototypes de solution,
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améliorer le cadrage du problème et les hypothèses,
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analyser les données d’expérimentation et extraire les enseignements,
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produire des synthèses décisionnelles et notes d’arbitrage.
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Définir des KPI d’innovation : vitesse d’expérimentation, taux de conversion, valeur réalisée, adoption.
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Mettre en place des garde-fous : confidentialité, qualité data, validation humaine et traçabilité.
A qui s’adresse cette formation?
Cette formation s’adresse à :
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Responsables innovation, responsables transformation digitale/IA.
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Product Managers, Product Owners, Delivery Leads.
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Portfolio/Program Managers, PMO/PPM.
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Responsables data/BI, gouvernance, risque et conformité.
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Construire un système d’innovation efficace en organisation AI-driven
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Innovation en contexte IA : où sont les opportunités, où sont les risques.
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Problem framing : formulation du défi, valeur attendue, critères de succès.
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Pipeline d’innovation : funnel, stage-gates, rôles et droits de décision.
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Évaluation des idées : scoring, critères, pondérations et seuils.
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Design d’expérimentation : hypothèses, métriques, données, timebox.
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Atelier : construire un pipeline + un modèle de scoring sur un cas réel.
Du PoC à l’industrialisation : mesure, gouvernance et financement
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Pilotage des expérimentations : suivi, apprentissage, décision stop/continue, documentation.
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Industrialisation : opérations, support, monitoring et impact sur les processus.
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Gouvernance IA : données, éthique, propriété intellectuelle et risques.
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Financement & capacité : financement par étapes, allocation, et lien au portefeuille.
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Tableau de bord innovation : KPI, reporting exécutif, décisions attendues.
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Atelier final : produire le Playbook Innovation Management (AI-driven) (pipeline + stage-gates + scoring + KPI + gouvernance + templates).
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