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Déployer l’IA dans son entreprise : usages, gouvernance, sécurité et AI Act

Apprenez à structurer l’utilisation de l’intelligence artificielle dans votre entreprise, à sélectionner les usages réellement utiles, à protéger vos données et à mettre en place un cadre de gouvernance adapté à votre organisation.

Cette formation permet aux dirigeants, encadrants et équipes opérationnelles de comprendre les principales exigences de l’AI Act et du RGPD, de cartographier leurs usages, d’identifier les risques, de définir des règles internes et d’organiser un déploiement progressif, sécurisé et créateur de valeur.

Cette formation propose une approche opérationnelle de la gouvernance de l’IA. Elle ne constitue pas une consultation juridique et ne remplace pas l’intervention d’un juriste, d’un délégué à la protection des données ou d’un expert en cybersécurité lorsque la situation l’exige.

Le programme est régulièrement actualisé afin de tenir compte de l’évolution de l’AI Act, du RGPD, des recommandations de la CNIL, des pratiques de cybersécurité et des outils d’intelligence artificielle utilisés en entreprise.

Effectif

Parcours interentreprise, parcours individuel et parcours intraentreprise.
Minimum : 2 personnes
Maximum : 8 personnes

Prix (net de taxes)

Interentreprise : 400€/jour par stagiaire.
Intraentreprise ou individuel : 770€/jour par stagiaire.

Durée

Deux formats sont proposés :
– Formation courte : 7 heures, réparties sur 1 journée 
– Formation approfondie : 14 heures, réparties sur 2 jours 

Le contenu peut être adapté à l’issue de l’entretien de positionnement en fonction du secteur d’activité, de la taille de l’organisation, des outils utilisés, des responsabilités des participants et du niveau de maturité de l’entreprise.

Date de dernière mise à jour : 11/09/2026

PRÉREQUIS : Aucune compétence technique ou juridique approfondie n’est exigée.
Une première connaissance des outils d’intelligence artificielle générative est recommandée.
Il est conseillé aux participants d’avoir identifié les principaux outils d’IA utilisés ou envisagés dans leur organisation, y compris les usages individuels non encore officiellement encadrés.
NIVEAU : Débutant à intermédiaire.
PUBLIC CONCERNÉ :
– Dirigeants de TPE et PME 
– Membres de comités de direction 
– Managers et responsables de service 
– Responsables des ressources humaines 
– Responsables marketing ou communication 
– Responsables administratifs 
– Responsables informatiques 
– Référents numériques ou intelligence artificielle 
– Délégués à la protection des données 
– Consultants et organismes de formation 
– Collaborateurs participant au choix ou au déploiement d’outils d’IA 
– Toute organisation souhaitant structurer ses usages professionnels de l’intelligence artificielle
OBJECTIFS DE LA FORMATION : À l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
– Comprendre les principales catégories et utilisations de l’intelligence artificielle ; 
– Distinguer expérimentation individuelle, usage métier et déploiement organisationnel ; 
– Identifier les opportunités de l’IA pour son entreprise ; 
– Cartographier les outils et les cas d’usage existants ; 
– Évaluer la valeur, la faisabilité et le niveau de risque d’un usage ; 
– comprendre les principes essentiels de l’AI Act ; 
– Distinguer les rôles de fournisseur et de déployeur d’un système d’IA ; 
– Repérer les pratiques interdites ou susceptibles d’être considérées comme sensibles ; 
– Comprendre l’obligation de développer la maîtrise de l’IA au sein de l’organisation ; 
– Identifier les principales interactions entre AI Act et RGPD ; 
– Classer les informations selon leur niveau de confidentialité ; 
– Prévenir les fuites de données et les usages non autorisés ; 
– Définir des règles d’utilisation adaptées aux collaborateurs ; 
– Organiser les responsabilités et les validations ; 
– Encadrer l’achat et l’utilisation d’outils d’IA ; 
– Mettre en place des contrôles humains proportionnés aux risques ; 
– Sensibiliser les équipes aux limites et erreurs possibles ; 
– Construire une feuille de route de déploiement progressive. 
SUIVI DE LA FORMATION :
– Feuilles d’émargement signées par demi-journée 
– Relevés de connexion en cas de formation à distance 
– Contrôle continu 
– Évaluation des acquis 
– Questionnaire de satisfaction 
– Attestation de formation remise en fin de parcours
ACCESSIBILITÉ
En cas de situation de handicap susceptible d’affecter l’accès à la formation ou la compréhension des contenus, les participants sont invités à nous contacter afin d’étudier les aménagements nécessaires.
MODALITÉS D’ÉVALUATION :
– Questionnaire de positionnement avant l’entrée en formation 
– Inventaire initial des usages 
– Quiz diagnostique 
– Analyse de situations professionnelles 
– Exercices de classification des risques 
– Étude d’un outil d’IA 
– Contrôle continu 
– Mise en situation 
– Présentation finale d’un plan de déploiement 
– Questionnaire d’évaluation des acquis 
MÉTHODES PÉDAGOGIQUES :
– Apports théoriques ciblés 
– Présentation vulgarisée des principales obligations 
– Analyse de cas 
– Cartographie des usages 
– Exercices de classification 
– Étude d’outils et de politiques de confidentialité 
– Analyse de risques 
– Simulations de décisions 
– Construction de règles internes 
– Travail sur les situations des participants 
– Retours personnalisés du formateur 

La formation privilégie une approche proportionnée à la réalité des TPE et PME. Elle vise à rendre la gouvernance de l’IA applicable sans créer une organisation inutilement complexe.
MODALITÉS PÉDAGOGIQUES
La formation peut être organisée :
– en présentiel ; 
– à distance de manière synchrone ; 
– en interentreprise ; 
– en intraentreprise ; 
– en parcours individuel. 
Dans le cadre d’une formation intraentreprise ou individuelle, les exercices peuvent être adaptés aux outils, documents, processus et règles internes de l’organisation.
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
– Ordinateur connecté à Internet 
– Navigateur à jour 
– Écran de diffusion 
– Support pédagogique 
– Fiches de cas 
– Grilles d’analyse 
– Exemples de chartes et de politiques 
– Documentation institutionnelle 
– Outil de visioconférence en cas de formation à distance 
– Micro et caméra pour les sessions à distance 
CONTENU : La formation s’articule autour de 3 piliers :

1. Acquisition (SEO & visibilité)
– Comprendre comment les internautes recherchent
– Se positionner sur les bons mots-clés
– Optimiser son site pour les moteurs de recherche

2. Expérience utilisateur & conversion (CRO)
– Structurer des pages efficaces
– Optimiser les parcours utilisateurs
– Transformer le trafic en opportunités commerciales

3. Pilotage & performance
– Mesurer les résultats
– Identifier les leviers rentables
– Ajuster sa stratégie dans le temps

1. Comprendre ce que recouvre l’intelligence artificielle

  • Intelligence artificielle prédictive 
  • Intelligence artificielle générative 
  • Modèles de langage 
  • Génération de textes, d’images, d’audio et de vidéos 
  • Assistants intégrés aux logiciels 
  • Agents IA 
  • Automatisations et workflows 
  • Différence entre outil généraliste et solution métier 
  • Différence entre expérimentation et système intégré à un processus 
  • Place de la validation humaine 

2. Identifier les usages professionnels

  • Recherche et veille 
  • Rédaction et synthèse 
  • Communication 
  • Marketing 
  • Développement commercial 
  • Relation client 
  • Ressources humaines 
  • Administration 
  • Analyse de données 
  • Production documentaire 
  • Formation 
  • Aide à la décision 
  • Automatisation des tâches 
  • Usages individuels non déclarés ou « shadow AI » 

3. Évaluer l’intérêt d’un cas d’usage

  • Problème professionnel à résoudre 
  • Utilisateurs concernés 
  • Fréquence d’utilisation 
  • Temps actuellement consacré 
  • Qualité attendue 
  • Données nécessaires 
  • Capacité de vérification 
  • Coût de l’outil 
  • Risque d’erreur 
  • Valeur créée 
  • Maintien nécessaire de l’expertise humaine 
  • Alternatives sans intelligence artificielle 

4. Comprendre les principaux risques

  • Hallucinations et informations inventées 
  • Informations obsolètes 
  • Biais 
  • Automatisation d’une mauvaise décision 
  • Dépendance excessive à l’outil 
  • Perte d’expertise 
  • Uniformisation des productions 
  • Atteinte au droit d’auteur 
  • Atteinte au droit à l’image 
  • Divulgation de données 
  • Utilisation non autorisée d’informations 
  • Actions agentiques mal contrôlées 
  • Risques réputationnels 
  • Risques contractuels 
  • Risques de cybersécurité 

5. Comprendre les principes de l’AI Act

  • Objectifs du règlement européen 
  • Approche fondée sur les risques 
  • Systèmes ou pratiques interdits 
  • Systèmes à haut risque 
  • Obligations de transparence 
  • Systèmes présentant un risque limité ou minimal 
  • Modèles d’IA à usage général 
  • Distinction entre fournisseur et déployeur 
  • Situation habituelle d’une TPE ou PME utilisatrice d’outils tiers 
  • Responsabilité de l’organisation dans la manière dont elle utilise les outils 

6. Comprendre l’obligation de maîtrise de l’IA

  • Principe de l’article 4 de l’AI Act 
  • Personnes concernées dans l’organisation 
  • Prise en compte du niveau de connaissance 
  • Adaptation à l’outil utilisé 
  • Adaptation au contexte et au niveau de risque 
  • Sensibilisation aux possibilités et aux limites 
  • Formation aux contrôles nécessaires 
  • Documentation interne des actions menées 
  • Absence de format unique imposé 
  • Absence de certificat spécifique imposé par l’article 4 
  • Renforcement des compétences pour les usages à risque élevé 

7. Comprendre les principales échéances

  • Entrée en vigueur de l’AI Act le 1er août 2024 
  • Application des premières dispositions, dont la maîtrise de l’IA et les pratiques interdites, depuis le 2 février 2025 
  • Application des règles de gouvernance et des obligations relatives aux modèles d’IA à usage général depuis le 2 août 2025 
  • Mise en application générale et début de la supervision de nombreuses dispositions en août 2026 
  • Échéances spécifiques ou prolongées pour certains systèmes à haut risque 
  • Nécessité d’une veille réglementaire 
  • Importance d’analyser la situation réelle de l’organisation au lieu d’appliquer un calendrier générique 

Mise en pratique

Identification des principaux usages de l’organisation et première classification selon leur valeur, leur sensibilité et leur niveau de risque.

8. Comprendre l’articulation entre IA et RGPD

  • Données personnelles 
  • Données sensibles 
  • Responsable de traitement 
  • Sous-traitant 
  • Finalité 
  • Base légale 
  • Minimisation 
  • Transparence 
  • Durée de conservation 
  • Exercice des droits 
  • Sécurité 
  • Encadrement des transferts 
  • Analyse d’impact lorsque la situation le nécessite 
  • Rôle du délégué à la protection des données 

9. Classer les données avant leur utilisation

  • Données publiques 
  • Données internes 
  • Données confidentielles 
  • Données personnelles 
  • Données sensibles 
  • Secrets commerciaux 
  • Informations contractuelles 
  • Documents clients 
  • Données financières 
  • Informations de santé 
  • Identifiants et mots de passe 
  • Données dont l’usage est interdit dans un outil non autorisé 

10. Prévenir les fuites et usages non maîtrisés

  • Utilisation de comptes personnels 
  • Copie de documents confidentiels 
  • Partage de fichiers complets sans nécessité 
  • Conservation des conversations 
  • Utilisation des données pour l’amélioration des services 
  • Paramètres de confidentialité 
  • Historique 
  • Connecteurs 
  • Applications tierces 
  • Extensions de navigateur 
  • Agents disposant de droits d’action 
  • Partage de liens ou de productions 
  • Anonymisation et pseudonymisation 
  • Principe du moindre privilège 

11. Sécuriser l’utilisation des outils

  • Validation des outils autorisés 
  • Vérification de l’éditeur 
  • Conditions contractuelles 
  • Hébergement et localisation 
  • Gestion des comptes 
  • Authentification multifacteur 
  • Gestion des habilitations 
  • Départ d’un collaborateur 
  • Révocation des accès 
  • Journalisation 
  • Sauvegarde 
  • Gestion des incidents 
  • Mise à jour des outils 
  • Sensibilisation aux attaques par manipulation des instructions 
  • Contrôle des actions réalisées par un agent 

12. Définir une gouvernance proportionnée

  • Désignation d’un responsable ou référent 
  • Implication de la direction 
  • Rôle du management 
  • Rôle de l’informatique 
  • Rôle du DPO 
  • Rôle des métiers 
  • Validation des nouveaux outils 
  • Validation des nouveaux cas d’usage 
  • Répartition des responsabilités 
  • Escalade en cas de doute 
  • Suivi des incidents 
  • Révision des règles 
  • Gouvernance légère pour une TPE 
  • Gouvernance structurée pour une organisation plus importante 
  • Absence d’obligation générale de créer un poste d’AI Officer 

13. Encadrer les usages avec une charte IA

  • Objectifs de la charte 
  • Personnes concernées 
  • Outils autorisés 
  • Outils interdits ou soumis à validation 
  • Données utilisables 
  • Données interdites 
  • Usages autorisés 
  • Usages sensibles 
  • Règles de vérification 
  • Validation avant publication ou diffusion 
  • Propriété intellectuelle 
  • Transparence 
  • Responsabilité des utilisateurs 
  • Signalement d’un incident 
  • Mise à jour de la charte 

14. Construire une feuille de route de déploiement

  • Inventorier les usages 
  • Identifier les expérimentations existantes 
  • Sélectionner les cas d’usage prioritaires 
  • Évaluer les risques 
  • Choisir les outils 
  • Définir les règles 
  • Organiser une phase pilote 
  • Former les utilisateurs 
  • Mesurer la valeur 
  • Recueillir les incidents 
  • Ajuster le dispositif 
  • Décider de la généralisation 
  • Organiser une revue périodique 

Évaluation finale

Présentation d’un plan de déploiement comprenant :

  • les principaux usages identifiés ; 
  • les priorités ; 
  • les niveaux de risque ; 
  • les outils autorisés ou à évaluer ; 
  • les règles de sécurité ; 
  • les responsabilités ; 
  • les actions de sensibilisation ; 
  • les modalités de contrôle ; 
  • les prochaines étapes. 

1. Identifier les formes d’intelligence artificielle utilisées

  • IA prédictive 
  • IA générative 
  • Modèles de langage 
  • Génération d’images, d’audio et de vidéos 
  • Assistants intégrés 
  • Systèmes de recommandation 
  • Scoring et classification 
  • Analyse automatisée 
  • Agents IA 
  • Connecteurs et applications 
  • Automatisations 
  • Outils développés en interne 
  • Solutions intégrées par un prestataire 

2. Distinguer les niveaux d’intégration

  • Utilisation ponctuelle par un collaborateur 
  • Outil officiellement mis à disposition 
  • Assistant intégré à un logiciel métier 
  • Processus partiellement automatisé 
  • Agent disposant de droits d’action 
  • Système participant à une décision 
  • Outil utilisé avec des données personnelles 
  • Outil produisant un contenu destiné au public 
  • Outil affectant un salarié, un candidat, un client ou un usager 

3. Identifier les usages visibles et invisibles

  • Outils autorisés 
  • Comptes personnels 
  • Versions gratuites 
  • Extensions 
  • Fonctions IA intégrées à des logiciels existants 
  • Outils utilisés par les prestataires 
  • Solutions mises en place sans validation 
  • Copie de documents dans un chatbot 
  • Automatisations individuelles 
  • Shadow AI 
  • Difficultés d’une interdiction générale non accompagnée 

4. Évaluer la valeur d’un cas d’usage

  • Besoin métier 
  • Fréquence 
  • Nombre d’utilisateurs 
  • Temps économisé 
  • Amélioration de la qualité 
  • Réduction des délais 
  • Coût d’acquisition 
  • Coût de maintenance 
  • Temps de supervision 
  • Dépendance au fournisseur 
  • Capacité de retour en arrière 
  • Alternatives disponibles 

Mise en pratique

Cartographie des usages actuels et envisagés dans l’organisation.

5. Comprendre l’approche par les risques de l’AI Act

  • Finalité du règlement 
  • Définition d’un système d’IA 
  • Pratiques interdites 
  • Systèmes à haut risque 
  • Obligations de transparence 
  • Usages à risque limité 
  • Usages à risque minimal 
  • Modèles d’IA à usage général 
  • Importance de la finalité réelle 
  • Prise en compte du contexte d’utilisation 
  • Nécessité d’une analyse au cas par cas 

6. Identifier le rôle de l’organisation

  • Fournisseur 
  • Déployeur 
  • Importateur 
  • Distributeur 
  • Utilisateur professionnel 
  • Prestataire 
  • Organisation modifiant substantiellement un système 
  • Organisation utilisant un outil tiers 
  • Responsabilités liées à l’usage concret 
  • Documentation à obtenir auprès du fournisseur 

7. Repérer les pratiques interdites ou sensibles

  • Manipulation préjudiciable 
  • Exploitation de vulnérabilités 
  • Notation sociale 
  • Catégorisation biométrique sensible 
  • Reconnaissance des émotions dans certains contextes 
  • Collecte biométrique non ciblée selon les cas concernés 
  • Recrutement 
  • Gestion des salariés 
  • Éducation 
  • Accès à certains services essentiels 
  • Crédit 
  • Santé 
  • Décisions affectant les droits ou opportunités d’une personne 
  • Nécessité d’un avis juridique spécialisé pour les situations sensibles 

8. Comprendre les obligations de transparence

  • Information des utilisateurs 
  • Interaction avec un système d’IA 
  • Contenus synthétiques 
  • Images, sons et vidéos générés ou manipulés 
  • Deepfakes 
  • Limites de la transparence automatique 
  • Documentation des usages 
  • Traçabilité des validations 
  • Cohérence avec les obligations sectorielles 

9. Développer la maîtrise de l’IA dans l’organisation

  • Article 4 de l’AI Act 
  • Identification des personnes concernées 
  • Compétences nécessaires selon les fonctions 
  • Adaptation au niveau d’expérience 
  • Adaptation au système utilisé 
  • Adaptation au contexte 
  • Connaissance des possibilités 
  • Connaissance des limites 
  • Connaissance des risques 
  • Capacité à interpréter les résultats 
  • Capacité à reprendre la main 
  • Formation des sous-traitants ou intervenants lorsque cela est pertinent 
  • Conservation d’une trace des actions de sensibilisation et de formation 

10. Articuler AI Act et RGPD

  • Données personnelles utilisées en entrée 
  • Données produites par le système 
  • Finalité 
  • Base légale 
  • Minimisation 
  • Exactitude 
  • Information des personnes 
  • Droits des personnes 
  • Décision automatisée 
  • Sous-traitance 
  • Sécurité 
  • Analyse d’impact 
  • Consultation du DPO 
  • Documentation du traitement 

11. Comprendre les échéances

  • Entrée en vigueur 
  • Application progressive 
  • Dispositions déjà applicables 
  • Supervision depuis août 2026 
  • Échéances spécifiques pour certaines catégories 
  • Effets des ajustements réglementaires 
  • Veille nécessaire 
  • Vérification des textes applicables à la date du déploiement 

Mise en pratique

Analyse de plusieurs situations afin d’identifier le rôle de l’organisation, le niveau de sensibilité, les obligations potentielles et les compétences requises.

1. Cartographier les données utilisées

  • Sources 
  • Propriétaires 
  • Formats 
  • Localisation 
  • Catégories de données 
  • Niveau de confidentialité 
  • Durée de conservation 
  • Personnes ayant accès 
  • Données envoyées à l’outil 
  • Données générées 
  • Données conservées dans les historiques 
  • Données accessibles par les connecteurs 

2. Classer les informations

  • Informations publiques 
  • Informations internes 
  • Informations confidentielles 
  • Informations contractuelles 
  • Données personnelles 
  • Données sensibles 
  • Secrets commerciaux 
  • Données financières 
  • Données de santé 
  • Informations relatives aux salariés 
  • Informations clients 
  • Identifiants 
  • Données interdites dans les outils non validés 

3. Identifier les risques de sécurité

  • Fuite de données 
  • Mauvais destinataire 
  • Mauvais compte 
  • Partage involontaire 
  • Extension malveillante 
  • Application tierce 
  • Compromission d’un compte 
  • Permission trop large 
  • Connecteur inutile 
  • Prompt injection 
  • Document contenant des instructions malveillantes 
  • Action agentique non souhaitée 
  • Modification ou suppression 
  • Résultat manipulé 
  • Dépendance excessive à un fournisseur 

4. Définir les mesures de protection

  • Comptes professionnels 
  • Authentification multifacteur 
  • Gestion centralisée des accès 
  • Séparation des environnements 
  • Principe du moindre privilège 
  • Limitation des connecteurs 
  • Validation avant action externe 
  • Anonymisation 
  • Pseudonymisation 
  • Réduction des données transmises 
  • Vérification des paramètres 
  • Suppression ou limitation des historiques 
  • Journalisation 
  • Sauvegarde 
  • Procédure de révocation 
  • Gestion des incidents 

5. Évaluer un fournisseur ou un outil

  • Identité de l’éditeur 
  • Finalité de l’outil 
  • Fonctionnalités 
  • Conditions d’utilisation 
  • Politique de confidentialité 
  • Utilisation des données 
  • Localisation 
  • Sous-traitants 
  • Durée de conservation 
  • Possibilité de désactiver certains traitements 
  • Gestion des utilisateurs 
  • Gestion des droits 
  • Export et suppression des données 
  • Sécurité 
  • Réversibilité 
  • Engagements contractuels 
  • Documentation disponible 

6. Sécuriser les productions

  • Vérification des faits 
  • Contrôle des calculs 
  • Recherche des biais 
  • Contrôle des sources 
  • Relecture métier 
  • Contrôle juridique ou réglementaire lorsque nécessaire 
  • Contrôle de la propriété intellectuelle 
  • Contrôle de la confidentialité 
  • Validation avant diffusion 
  • Conservation de la responsabilité humaine 

Mise en pratique

Analyse d’un outil et d’un cas d’usage à partir d’une grille de sécurité, de confidentialité et de criticité.

7. Choisir un modèle de gouvernance

  • Gouvernance proportionnée à la taille de l’entreprise 
  • Direction 
  • Référent IA 
  • Managers 
  • Métiers 
  • Informatique 
  • DPO 
  • Ressources humaines 
  • Juriste ou conseil externe 
  • Achats 
  • Prestataires 
  • Utilisateurs 
  • Responsabilités de décision 
  • Responsabilités de contrôle 
  • Modalités d’escalade 

8. Organiser la validation des cas d’usage

  • Présentation du besoin 
  • Responsable métier 
  • Objectif 
  • Données nécessaires 
  • Utilisateurs 
  • Personnes concernées 
  • Niveau de sensibilité 
  • Outil envisagé 
  • Risques 
  • Mesures de protection 
  • Contrôle humain 
  • Durée de l’expérimentation 
  • Critères de réussite 
  • Décision de maintien, modification ou abandon 

9. Construire une charte d’utilisation de l’IA

  • Périmètre 
  • Définitions 
  • Outils autorisés 
  • Conditions d’utilisation 
  • Comptes professionnels 
  • Données autorisées 
  • Données interdites 
  • Vérification des résultats 
  • Validation des contenus 
  • Utilisation d’images et de vidéos 
  • Propriété intellectuelle 
  • Transparence 
  • Relations avec les clients 
  • Utilisation par les prestataires 
  • Signalement d’un incident 
  • Sanctions ou conséquences internes 
  • Fréquence de mise à jour 

10. Définir les contrôles humains

  • Niveau de criticité 
  • Compétence du valideur 
  • Séparation entre production et validation 
  • Vérification obligatoire 
  • Validation avant envoi 
  • Validation avant publication 
  • Validation avant décision 
  • Contrôle par échantillonnage 
  • Escalade 
  • Interruption d’un système 
  • Reprise manuelle 
  • Documentation des corrections 

11. Organiser la sensibilisation et la formation

  • Socle commun 
  • Formation par métier 
  • Formation par niveau de risque 
  • Formation des managers 
  • Formation des utilisateurs d’agents 
  • Formation des validateurs 
  • Sensibilisation des nouveaux collaborateurs 
  • Mise à jour régulière 
  • Cas pratiques 
  • Documentation interne 
  • Communication des incidents et enseignements 
  • Évaluation adaptée aux compétences attendues 

12. Mettre en place une expérimentation

  • Hypothèse de départ 
  • Périmètre limité 
  • Utilisateurs pilotes 
  • Données autorisées 
  • Durée 
  • Mesures de sécurité 
  • Critères de qualité 
  • Mesure du temps 
  • Taux d’erreur 
  • Satisfaction 
  • Incidents 
  • Décision de généralisation 
  • Conditions de retour en arrière 

13. Mesurer la valeur créée

  • Temps économisé 
  • Réduction des délais 
  • Qualité 
  • Taux de correction 
  • Nombre d’erreurs 
  • Coût des licences 
  • Temps de supervision 
  • Amélioration du service 
  • Satisfaction des utilisateurs 
  • Satisfaction des clients 
  • Adoption réelle 
  • Risques créés 
  • Dépendance 
  • Retour sur investissement 

14. Construire la feuille de route

  • Inventaire des usages 
  • Priorisation 
  • Validation des outils 
  • Sécurisation 
  • Charte 
  • Formation 
  • Phase pilote 
  • Mesure 
  • Ajustement 
  • Déploiement 
  • Revue périodique 
  • Veille technologique et réglementaire 

Évaluation finale

Présentation d’un dispositif de gouvernance adapté à l’organisation comprenant :

  • les usages prioritaires ; 
  • la classification des risques ; 
  • les règles d’utilisation ; 
  • les données autorisées et interdites ; 
  • les responsabilités ; 
  • les validations humaines ; 
  • les mesures de sécurité ; 
  • les actions de sensibilisation ; 
  • le déroulement d’une expérimentation ; 
  • les étapes de déploiement. 

Les formations proposées par l’Agence Syril Digital peuvent être financées par votre service formation ou directement par votre Direction. L’Agence Syril Digital est un organisme de formation certifié Qualiopi. N’hésitez pas à en discuter avec votre service RH !

Les cas sont adaptés au secteur et aux responsabilités des participants.

  • Utilisation d’un chatbot pour rédiger des contenus 
  • Génération d’images 
  • Production de vidéos synthétiques 
  • Utilisation de données clients 
  • Personnalisation de messages 
  • Publication automatisée 
  • Création de témoignages ou de personnages fictifs 
  • Contrôle des informations diffusées 
  • Rédaction d’annonces 
  • Tri ou classement de candidatures 
  • Analyse d’entretiens 
  • Évaluation des collaborateurs 
  • Formation 
  • Gestion documentaire 
  • Données sensibles 
  • Risques de discrimination 
  • Prospection assistée 
  • Qualification de contacts 
  • Scoring 
  • Préparation d’offres 
  • Analyse de conversations 
  • Utilisation des données CRM 
  • Envoi automatisé 
  • Transparence envers les prospects 
  • Analyse de contrats 
  • Comptes rendus 
  • Traitement de documents 
  • Synthèse financière 
  • Automatisation de courriels 
  • Accès aux espaces de stockage 
  • Agents utilisant des applications connectées 
  • Validation avant action 
  • Génération de programmes 
  • Création de supports 
  • Évaluation 
  • Personnalisation des parcours 
  • Données des apprenants 
  • Propriété intellectuelle 
  • Transparence 
  • Validation pédagogique 
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