Description
Managing AI, Automation & RPA Projects
Les projets d’IA, d’automatisation intelligente et de robotisation des processus (RPA) transforment en profondeur les modes de travail, mais présentent des défis spécifiques : incertitude des résultats, dépendance aux données, résistance au changement, et complexité technique. Cette formation de 3 jours permet aux chefs de projet et responsables de programme de maîtriser les bonnes pratiques pour initier, piloter et livrer ces initiatives avec succès sans être expert en data science ou en développement.
21 h /3 jours
Certification
Présentiel
Objectifs de la formation
Mettre en œuvre des projets d’IA, d’automatisation et de RPA de manière structurée, réaliste et alignée sur les besoins métiers, tout en gérant les risques techniques, humains et organisationnels.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
- Différencier les cas d’usage pertinents de l’IA, de l’automatisation et de la RPA.
- Évaluer la faisabilité métier, technique et éthique d’un projet avant lancement.
- Structurer un projet d’automatisation selon les meilleures pratiques (identification des processus, priorisation, PoC).
- Gérer les équipes pluridisciplinaires (métier, IT, data, RPA developers).
- Piloter les risques spécifiques : qualité des données, biais algorithmiques, adoption utilisateur.
- Mesurer la valeur délivrée (ROI, gains de productivité, satisfaction) de façon tangible.
A qui s’adresse cette formation?
- Chefs de projet et chefs de programme impliqués dans des initiatives digitales
- Responsables transformation, innovation ou excellence opérationnelle
- Managers métiers porteurs de projets d’automatisation
- Consultants en RPA, IA ou automatisation des processus
- Membres de PMO ou de comités de pilotage supervisant des projets technologiques
Bac+ 3
3 ans d’expérience
Programme détaillé
Comprendre le paysage de l’IA, de l’automatisation et de la RPA
- Clarification des concepts : RPA, automatisation intelligente, machine learning, IA générative
- Cas d’usage typiques par secteur (finance, RH, supply chain, service client)
- Critères de sélection des processus à automatiser : volume, stabilité, règles claires
- Évaluation de la maturité organisationnelle (données, compétences, culture)
- Pièges courants : surestimation des capacités, sous-estimation du changement
Concevoir et lancer un projet d’automatisation réussi
- Méthodologie en phases : identification, analyse, PoC, déploiement, industrialisation
- Livrables clés : cartographie des processus, cahier des charges fonctionnel, plan de test
- Gestion des parties prenantes : implication des utilisateurs finaux dès le départ
- Collaboration avec les équipes techniques : langage commun, attentes réalistes
- Intégration des aspects éthiques et de conformité (RGPD, transparence, traçabilité)
Piloter, mesurer et pérenniser la valeur
- Indicateurs de performance : temps gagné, réduction d’erreurs, coût par transaction
- Gestion du changement : communication, formation, gestion de la peur du remplacement
- Maintenance et évolution des bots ou modèles IA
- Revues de santé du projet : qualité des données, performance technique, adoption
- Atelier pratique : conception d’un plan de projet RPA/IA pour un cas métier réel
- Plan d’action : premiers pas vers un pilote réussi dans votre organisation
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