IA pour les dirigeants et propriétaires : stratégie, ROI et portefeuille de cas d’usage
Atelier avancé pour CEO, COO, CFO et propriétaires d’entreprise, qui mène du choix des bonnes initiatives IA à une stratégie de déploiement de 10 pages avec un modèle de ROI, des principes de gouvernance, une checklist fournisseur et un plan « pilote → passage à l’échelle ».
Ce cours n’est pas une revue d’outils à la mode ni une introduction générale à l’IA. Il a été conçu pour les personnes responsables des résultats business, de l’allocation du capital et du rythme du changement dans l’entreprise. Le point de départ est une observation issue des derniers rapports de marché : les comités de direction augmentent leurs dépenses en IA, mais de nombreuses organisations ont encore du mal à transformer ces investissements en productivité mesurable et en retour durable, et l’avantage apparaît plus souvent lorsque l’entreprise repense ses processus de bout en bout plutôt que lorsqu’elle déploie des expérimentations isolées. Dans les études BCG de 2025 et 2026, les leaders déclarent une forte intensité d’usage de l’IA et une pression croissante pour obtenir un effet business mesurable, tandis que Gartner souligne que les attentes en matière de gains de productivité nécessitent souvent d’être ajustées, et McKinsey indique que la plus grande valeur se concentre dans certaines fonctions et certains usages précis, et non dans des initiatives dispersées. C’est pourquoi le cours adopte une perspective de portefeuille de décisions d’investissement : comment sélectionner 15 candidats de cas d’usage, comment comparer la valeur au risque, comment calculer le ROI et le TCO, quand acheter des solutions prêtes à l’emploi et quand construire un avantage en interne, comment évaluer la qualité d’un fournisseur, comment structurer les responsabilités et comment planifier les 90 premiers jours afin de ne pas s’arrêter à un pilote de démonstration. Les participants travaillent sur des artefacts de gouvernance, et non sur des démonstrations techniques : portefeuille de cas d’usage, modèle de ROI, checklist fournisseur, tableau de bord KPI et stratégie IA finale de 10 pages pour leur propre entreprise.
Ce que vous apprendrez
- Vous construirez un portefeuille d’initiatives IA structuré selon la valeur business, le risque et la faisabilité.
- Vous distinguerez les actions d’image des cas d’usage qui influencent réellement le chiffre d’affaires, la marge, les coûts, la productivité ou la qualité des décisions.
- Vous calculerez un ROI et un TCO préliminaires pour des initiatives IA, y compris les coûts de mise en œuvre, de changement organisationnel, de supervision et de maintenance.
- Vous prendrez une décision plus éclairée build vs buy pour les usages clés.
- Vous préparerez des règles de gouvernance, des rôles et responsabilités ainsi qu’un chemin d’escalade des risques.
- Vous réaliserez une due diligence fournisseur à l’aide d’une checklist d’achat et de critères d’évaluation.
- Vous concevrez un plan « pilote → passage à l’échelle » avec des KPI, des jalons et des conditions de poursuite.
- Vous créerez une stratégie IA de 10 pages pour l’entreprise, accompagnée d’une feuille de route sur 90 jours.
Prerequis
Expérience dans la gestion d’une entreprise, d’une division ou d’un budget ; connaissance des bases de la finance de gestion ; volonté de travailler en atelier sur des exemples issus de sa propre organisation. Aucune connaissance technique n’est requise.
Programme du cours
- Pourquoi le conseil d’administration est aujourd’hui responsable du résultat de l’IA, et pas seulement des expérimentations
- Ce que montrent les derniers rapports : hausse des investissements, pression sur le ROI et désillusion face à la seule productivité
- Où s’arrête la mode : comment distinguer une initiative stratégique d’une dispersion coûteuse
- Trois profils d’ambition de l’entreprise : défensif, sélectif et offensif
- Thèse contrarienne de l’atelier : moins de pilotes, plus de refonte des processus
- Quiz : reconnaître les initiatives à forte valeur et à faible valeur apparente
- Comment cartographier les domaines de l’entreprise où l’IA peut améliorer le résultat P&L
- Cinq types de valeur : chiffre d’affaires, marge, coûts, rapidité et qualité des décisions
- Sept dimensions d’évaluation d’un use case : valeur, risque, données, changement, délai, sponsor, scalabilité
- Exercice : scoring de 15 use cases sur une matrice de priorité commune
- Comment parler des use-cases avec le CFO, les opérations et les ventes, pour éviter les optimisations locales
- Artefact d’atelier : portefeuille de use cases pour le comité de direction
- Quiz : quelles initiatives entrent dans la première vague et lesquelles vont dans le backlog stratégique
- Pourquoi la plupart des déclarations sur le retour sur investissement de l’IA sont trop vagues pour prendre une décision d’investissement
- Modèle de ROI pour le comité de direction : revenus, économies, coûts évités et valeur d’option
- TCO sans surprises : coûts de mise en œuvre, de supervision, de changements organisationnels et de maintenance
- Comment distinguer un gain de temps d’un véritable impact financier
- Avant et après : un business case faible vs un business case prêt pour le comité d’investissement
- Exercice : construire un business case pour un use case unique de votre propre entreprise
- Modèle : modèle de ROI à utiliser après l’atelier
- Quiz : quelles hypothèses financières sont crédibles et lesquelles relèvent du vœu pieux
- Quatre scénarios de décision : acheter, configurer, co-créer ou reporter
- Quelles questions poser avant qu’une entreprise estime devoir avoir une solution « sur mesure »
- Ce qui détermine vraiment la décision : unicité du processus, risque, vitesse et compétences internes
- Comparaison de deux voies : achat rapide vs construction plus lente d’un avantage
- Comment éviter le piège d’un seul fournisseur sans paralysie décisionnelle
- Mini-atelier : décision de sourcing pour trois types de cas d’usage
- Quiz : reconnaître le bon modèle d’achat pour une situation commerciale
- Comment évaluer si une entreprise est prête à déployer sans s’enliser dans le chaos des données
- Quels processus vaut-il la peine de relier à l’IA immédiatement, et lesquels faut-il d’abord mettre en ordre
- Signaux d’alerte : l’initiative semble attrayante, mais ne passera pas l’épreuve des réalités opérationnelles
- Carte des dépendances : systèmes, propriétaires de processus, décisions et points de risque
- Comment parler à l’équipe des données et des intégrations sans entrer dans les détails techniques
- Exercice : évaluer la préparation de l’organisation au lancement de la première vague d’initiatives
- Quiz : quelles barrières sont critiques au démarrage et lesquelles peuvent être résolues après le pilote
- Cadre décisionnel minimal pour l’entreprise : sponsor, propriétaire du processus, finances, risque, opération
- Comment définir les responsabilités pour que l’IA ne devienne pas un projet « sans propriétaire »
- Les risques que le conseil d’administration doit voir : réputation, mauvaises décisions, conformité, fournisseur, personnes
- Gouvernance adaptative : comment garder le contrôle sans tuer le rythme des déploiements
- Politique d’utilisation et voie d’escalade des incidents — ce qui doit être prêt avant le passage à l’échelle
- Atelier : conception de la responsabilité et du comité de pilotage pour le portefeuille IA
- Quiz : associer la bonne responsabilité au type de risque et à l’étape de mise en œuvre
- Comment évaluer un fournisseur : non pas des promesses, mais des preuves, des références et une capacité de mise en œuvre
- Questions de gouvernance à poser au fournisseur avant de signer le contrat
- Ce qu’il faut rechercher dans les références et les études de cas pour ne pas acheter une présentation au lieu d’un résultat
- Faible vs bonne offre : ce qui doit figurer dans le périmètre, les KPI et les responsabilités
- Liste de contrôle du fournisseur : sécurité, qualité de mise en œuvre, accompagnement du changement, mesure des résultats
- Exercice : comparaison de trois offres et choix d’un partenaire pour un pilote
- Quiz : signaux d'alerte dans le processus d'achat et de négociation
- Comment planifier les 90 premiers jours pour obtenir une décision, pas seulement une démonstration
- Conditions de passage du pilote à l’échelle : quels résultats doivent apparaître et quand
- Tableau de bord KPI pour le comité de direction : adoption, qualité, impact financier, risque, vitesse de déploiement
- Plan « pilote → échelle » : jalons, portes de décision et responsables
- Capstone : structure d’une stratégie IA de 10 pages pour l’entreprise
- Atelier final : préparation de votre propre stratégie IA à partir des modèles du cours
- Quiz final : décisions de gestion au cours des 12 premiers mois du programme IA
Questions fréquentes
Pour les CEO, membres du comité de direction, propriétaires d’entreprise, directeurs de fonctions business et personnes responsables des résultats, de l’allocation du capital et du rythme du changement. C’est un programme pour les décideurs qui veulent considérer l’IA comme un levier de croissance, de productivité et d’avantage opérationnel, et pas seulement comme une expérimentation technologique.
Il ne se concentre pas sur un panorama d’outils à la mode ni sur des définitions générales. Le point central porte sur les décisions de gestion : où l’IA peut réellement améliorer l’économie de l’entreprise, comment construire un portefeuille de cas d’usage, comment calculer la valeur et comment éviter une situation où l’entreprise finance de nombreuses initiatives sans voir de retour durable.
Parce que le marché est entré dans une phase de sélection de la valeur. Dans les études Deloitte de 2025, 91 % des organisations déclaraient augmenter leurs dépenses en IA, mais l’avantage est surtout construit par ceux qui associent les investissements à une gouvernance décisionnelle, à des KPI et à une exécution au niveau des processus complets, et non de déploiements isolés. De son côté, McKinsey indique que le plus grand impact sur le résultat EBIT provient du redesign des workflows, c’est-à-dire de la refonte de la manière dont l’entreprise fonctionne, et non du simple ajout de technologie aux schémas existants.
Le cours aide à structurer les décisions d’investissement autour de l’IA : du choix des domaines au plus fort potentiel à l’évaluation des coûts et des risques, jusqu’à la définition de la séquence de déploiement. Il devient ainsi plus facile de distinguer les initiatives à forte valeur de celles qui améliorent surtout la productivité locale, sans modifier le résultat de l’entreprise à l’échelle de l’ensemble du processus.
Oui — en particulier lorsque l’organisation a déjà mené ses premiers pilotes, mais qu’il lui manque un modèle commun de priorisation, des indicateurs de succès et une stratégie cohérente de passage à l’échelle. C’est un moment fréquent où le comité de direction doit passer d’expérimentations dispersées à un portefeuille de cas d’usage relié à des objectifs financiers et opérationnels.
Entre autres : comment évaluer les cas d’usage à travers le prisme de la valeur et de la faisabilité, comment comprendre la différence entre automatisation ponctuelle et transformation de bout en bout, comment parler de ROI dans un contexte d’incertitude, comment mettre en place la gouvernance et comment prendre des décisions qui augmentent la probabilité d’un effet business mesurable.
Non. Le cours est conçu pour des leaders business, pas pour des spécialistes techniques. Il explique l’IA sous l’angle de la stratégie, de l’investissement, de l’organisation et des résultats — afin que le participant puisse prendre de meilleures décisions sans entrer dans les détails complexes d’architecture ou de programmation.
Parce que c’est précisément là que se matérialise le plus souvent le véritable avantage. Les analyses actuelles des cabinets de conseil montrent que le meilleur retour apparaît lorsque l’entreprise repense l’ensemble des flux de travail, les rôles, les décisions et les indicateurs, au lieu de limiter l’IA à des outils isolés ou à des améliorations ponctuelles. En d’autres termes : il ne s’agit pas d’« ajouter de l’IA », mais de la traduire en une nouvelle manière de faire fonctionner l’entreprise.
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