Leadership et IA : Maîtriser l'IA Générative pour Piloter la Performance

• Utiliser l'IA comme un appui au leadership managérial pour structurer décisions et priorités.
• Identifier et qualifier des opportunités d'usage de l'IA adaptées aux objectifs de l'organisation et des équipes.
• Comprendre les principaux risques, obligations et responsabilités liés aux usages de l'IA.
• Cadrer et piloter les projets ou usages IA avec des critères de succès et des points de contrôle managériaux.

• Chapitre 1 : Opportunités IA au service du leadership managérial
  
  • Identification des décisions, activités et processus où l'IA se révèle utile.
  • Constitution d'une short list de cas d'usage adaptés au contexte des participants.
  • Critères de qualification : valeur, impacts, prérequis et facteurs de succès.
• Chapitre 2 : Risques et responsabilités du manager face à l'IA
  
  • Identification des principaux risques : données, biais, réputation, dépendance.
  • Repères juridiques au niveau managérial : RGPD, droits d'auteur, IA Act, …
  • Matrice d'usage acceptable.
• Chapitre 3 : Outils et modèles pour structurer le pilotage managérial
  
  • Kit de veille IA pour le manager : prompts, formats de synthèse et analyse des retours.
  • Structuration de l'aide à la décision et du reporting.
  • Modèles prêts à l'emploi : note de décision, compte rendu, plan d'action.
  • Prise en compte des outils autorisés et des règles de confidentialité.
• Chapitre 4 : Identifier les cas d'usage IA dans l'équipe et l'organisation
  
  • Méthodologie d'inventaire applicable directement au sein des équipes.
  • Application d'une grille « Impact– Effort– risque ».
  • Formalisation via une fiche standard « cas d'usage ».
• Chapitre 5 : Arbitrer et décider en tant que manager
  
  • Arbitrage entre quick wins et chantiers structurants.
  • Sélection de 1 à 3 priorités IA alignées avec les objectifs managériaux.
  • Choix des indicateurs (KPI) et critères de réussite.
• Chapitre 6 : Piloter un projet IA en tant que manager
  
  • Étapes clés d'un projet IA : cadrage, données, POC, déploiement, go / no go.
  • Diagnostic de préparation à l'IA via la méthodologie RACE et ses 6 axes.
  • Intégration de la conduite du changement et de la mesure d'impact.

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