Value Stream Management with AI Analytics

La formation « Value Stream Management with AI Analytics » propose une approche structurée pour piloter la performance des chaînes de valeur (de l’idée à la livraison) en s’appuyant sur l’analyse de données et l’intelligence artificielle. Elle couvre la cartographie des flux de valeur, la mesure des temps de cycle et des goulots d’étranglement, l’identification des gaspillages, ainsi que la mise en place d’indicateurs orientés valeur (débit, lead time, qualité, fiabilité, satisfaction).

L’IA est utilisée pour accélérer l’analyse, détecter des tendances et anomalies, corréler des causes probables (processus, capacité, qualité, dépendances), et soutenir la priorisation des actions d’amélioration. L’objectif est d’obtenir un pilotage continu, factuel et orienté résultats, au service de la transformation et de la livraison de valeur.

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Description

Value Stream Management with AI Analytics

La formation « Value Stream Management with AI Analytics » propose une approche structurée pour piloter la performance des chaînes de valeur (de l’idée à la livraison) en s’appuyant sur l’analyse de données et l’intelligence artificielle. Elle couvre la cartographie des flux de valeur, la mesure des temps de cycle et des goulots d’étranglement, l’identification des gaspillages, ainsi que la mise en place d’indicateurs orientés valeur (débit, lead time, qualité, fiabilité, satisfaction).

L’IA est utilisée pour accélérer l’analyse, détecter des tendances et anomalies, corréler des causes probables (processus, capacité, qualité, dépendances), et soutenir la priorisation des actions d’amélioration. L’objectif est d’obtenir un pilotage continu, factuel et orienté résultats, au service de la transformation et de la livraison de valeur.

14 h / 2 jours

  Certification

  Présentiel

Objectifs de la formation

Cette formation a pour objectifs de :

  • Comprendre les principes du pilotage par la chaîne de valeur et ses bénéfices (visibilité, alignement, amélioration continue).

  • Cartographier un flux de valeur de bout en bout et identifier les points de friction (attentes, rework, dépendances).

  • Définir un système de mesure orienté valeur : indicateurs, seuils, tendances et alertes.

  • Exploiter l’IA pour analyser les données, détecter anomalies/goulots, et proposer des axes d’amélioration.

  • Mettre en place une gouvernance VSM : rituels, responsabilités, standards de reporting et boucle d’amélioration.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

  • Construire une cartographie de flux de valeur (étapes, acteurs, outils, données, décisions).

  • Mesurer la performance du flux : lead time, cycle time, débit, WIP, taux de rework, qualité, fiabilité.

  • Identifier les goulots d’étranglement et gaspillages : files d’attente, handoffs, surcharge, variabilité, défauts.

  • Utiliser l’IA pour :

    • consolider des données multi-sources (outils agiles, ITSM, DevOps, qualité),

    • repérer tendances, anomalies et signaux faibles,

    • analyser des corrélations et hypothèses de causes,

    • simuler des scénarios d’amélioration (capacité, politiques WIP, automatisation),

    • produire des synthèses exécutives et recommandations traçables.

  • Définir un backlog d’amélioration et une priorisation orientée valeur/effort/risque.

  • Mettre en place un tableau de bord VSM et un cycle de revue “mesure → décision → action”.

A qui s’adresse cette formation?

Cette formation s’adresse à :

  • Responsables transformation, Lean/Agile Coaches, responsables amélioration continue.

  • PMO, responsables delivery, managers de programmes/projets.

  • Responsables produits, responsables opérations, qualité, DevOps et ITSM.

  • Toute personne cherchant à piloter la performance de bout en bout et à réduire les temps de cycle.

  Bac+ 3

  3 ans d’expérience

Programme détaillé

Cartographie du flux de valeur et système de mesure

  • Concepts VSM : valeur, flux, goulots, variabilité, et leviers de performance.

  • Cartographie “as-is” : étapes, acteurs, files d’attente, décisions, et points de friction.

  • Mesures clés : lead time, cycle time, débit, WIP, qualité, rework, fiabilité.

  • Données et sources : outils, disponibilité, qualité, et consolidation.

  • Bases d’analytics : tendances, dispersion, segmentation, et signaux faibles.

  • Atelier : construire une cartographie de flux et définir le système de mesure (KPI + définitions + sources).

IA, analyse avancée et pilotage d’amélioration continue

  • ù l’IA apporte de la valeur : détection de goulots, anomalies, corrélations, recommandations.

  • Analyse causale : hypothèses, validation, preuves, et priorisation des actions.

  • Scénarios d’amélioration : capacité, politiques WIP, automatisation, réduction de rework.

  • Tableau de bord VSM : structure, lisibilité, hiérarchisation, et alertes.

  • Gouvernance VSM : rituels, responsabilités, standards, et boucle d’amélioration.

  • Atelier final : produire le Playbook VSM with AI Analytics (cartographie + KPI + dashboard + backlog + rituels).

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