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Plan du cours

Prérequis

Aucun arrière-plan technique requis. Utile (mais non requis) : une familiarité de base avec les outils IA tels que ChatGPT ou Microsoft Copilot.

Public cible

  • Chefs d'équipe et managers intermédiaires
  • Chefs de projet / Produits
  • Chefs de fonctions (Opérations, Service client, Ventes)
  • Partenaires RH business (optionnel)

Introduction (Facteurs humains dans l'adoption de l'IA)

  • Pourquoi l'adoption de l'IA échoue dans les équipes réelles : facteurs humains, et non outils
  • Calibrage de la confiance : sous-utilisation vs surutilisation (biais d'automatisation)
  • Responsabilité : « L'IA peut assister, les humains restent responsables »

1. Fiabilité calibrée (Utilisation sûre dans le travail quotidien)

  • Limites des cas d'utilisation : ce qui est approprié pour l'IA, ce qui ne l'est pas
  • Règles d'arrêt : quand s'arrêter, vérifier ou escalader
  • Modes de défaillance courants et signes avant-coureurs

2. Normes de vérification (Qualité sans ralentissement)

  • Niveaux de vérification pratiques (léger, standard, strict)
  • Signaux d'alarme : hallucinations, faits obsolètes, sources manquantes, contenu sensible
  • « Source secondaire » et notions de base de traçabilité (quoi enregistrer)

3. Responsabilité et hygiène décisionnelle

  • Propriété : qui valide, qui décide, qui approuve
  • Déclencheurs d'escalade et seuils décisionnels
  • Registre des décisions : preuve minimale et documentation

4. Atelier des Accords d'équipe (Livrable principal)

  • Structure de l'accord de travail : déclencheur, action, preuve, propriétaire, conséquence
  • Exemples pour les flux de travail courants (emails, analyses, communications clients, documents internes)
  • Alignement des accords avec la politique de l'entreprise et les règles de confidentialité

5. Confiance et sécurité psychologique

  • Craintes typiques : remplacement, perte de compétence, perte de statut
  • Scripts pour managers : comment parler de l'IA sans survente ni panique
  • Modes de conflit : « pro-IA » vs « anti-IA » et comment dépolariser

6. Réaction légère aux incidents (Erreurs d'IA et quasi-accidents)

  • Classifier les incidents : impact faible / moyen / élevé
  • Contenir et communiquer (en interne et avec les clients si nécessaire)
  • Boucle d'apprentissage : mettre à jour les accords, modèles et rituels

7. Plan d'adoption sur 30 jours

  • Rituels d'équipe : point hebdomadaire, revue des prompts, revue des incidents, revue des décisions
  • Métriques pertinentes : qualité de l'adoption, travail de reprise, escalades, indicateurs de confiance
  • Prochaines étapes et plan de suivi

Pré requis

  • Une familiarité de base avec les flux de travail quotidiens en entreprise (email, documents, réunions).
  • Utile (mais non requis) : une exposition préalable aux outils IA tels que ChatGPT ou Microsoft Copilot.

Public cible

  • Chefs d'équipe et managers intermédiaires
  • Chefs de projet / Produits
  • Chefs de fonctions (Opérations, Service client, Ventes)
  • Partenaires RH business
 7 Heures

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