Description
AI-Enabled Project Delivery Models
L’IA n’est plus un gadget “en plus” : elle change la manière dont on conçoit, pilote et livre un projet. Mais une vraie question reste sur la table : est-ce qu’on “ajoute” juste des outils IA à nos méthodes actuelles… ou est-ce qu’on repense le modèle de delivery lui-même ?
Cette formation te donne une réponse concrète : des modèles de livraison de projet “AI-enabled” (prédictifs, agiles, hybrides), où l’IA devient un copilote de planification, de pilotage, de qualité, et de décision sans oublier l’humain, la gouvernance, et l’éthique.
14 h / 2 jours
Certification
Présentiel
Objectifs de la formation
Cette formation a pour objectifs de :
- Comprendre ce qu’est un modèle de delivery AI-enabled (et ce que ce n’est pas).
- Identifier où l’IA crée de la valeur : planification, estimation, risques, qualité, reporting, décisions.
- Construire un cadre de gouvernance (sécurité, éthique, conformité, traçabilité).
- Mettre en place une collaboration humain-IA efficace (rôles, pratiques, limites).
- Définir un plan d’adoption réaliste et mesurable dans une organisation.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Choisir un modèle de delivery adapté (prédictif, agile, hybride) et l’augmenter par l’IA.
- Formaliser des use cases IA de delivery (avec critères de valeur et risques associés).
- Définir un workflow AI-assisted (inputs, prompts, validations, outputs, logs).
- Mettre en place des indicateurs (qualité, délai, coût, valeur, fiabilité des recommandations IA).
- Rédiger un AI Delivery Playbook : règles, bonnes pratiques, et garde-fous opérationnels.
A qui s’adresse cette formation?
Cette formation s’adresse à :
- Chefs de projets, Program Managers, PMO.
- Product Owners, Scrum Masters, Agile Coaches.
- Managers de delivery / responsables de transformation.
- Responsables qualité, gouvernance, conformité, SI.
- Toute personne qui veut passer de “j’utilise un outil IA” à “je livre autrement, mieux, et en sécurité”.
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Fondations + Design du modèle AI-enabled
- Panorama : IA générative, IA prédictive, automatisation, copilotes — où ça aide vraiment en delivery.
- Project delivery models : prédictif / agile / hybride — forces, limites, et “points d’accroche IA”.
- Architecture de travail : données, sources, qualité, droits d’accès, confidentialité (parce que “copier-coller des infos sensibles”, c’est non).
- Human-AI teaming : qui fait quoi ? (IA propose / humain valide / équipe décide).
- Use cases : estimation, planification, WBS, risques, dépendances, suivi, CR, reporting exécutif.
- Atelier : cartographier un processus de delivery existant et identifier les zones “AI-augmentables”.
- Garde-fous : hallucinations, biais, sur-confiance, traçabilité, responsabilité.
Mise en œuvre + Gouvernance + Mesure de valeur
- AI-assisted workflows : prompts, templates, checklists de validation, evidence log (audit-friendly).
- Gouvernance : politique d’usage, classification, conformité, sécurité, “do & don’t”.
- Qualité & assurance : comment vérifier, tester, comparer, et fiabiliser les sorties IA.
- Pilotage : KPI delivery + KPI IA (fiabilité, taux d’erreur, temps gagné, valeur créée).
- Operating model : rôles (AI champion, PMO, security, data owner), rituels, outillage, adoption.
- Roadmap d’adoption : quick wins, pilotes, montée en charge, accompagnement du changement.
- Atelier final : produire un AI-Enabled Delivery Playbook (modèle + règles + métriques + plan d’action)
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