MASTERCLASS IA MANAGER

• Introduction à l’intelligence artificielle : IA générative, machine learning et agents autonomes
• Différences clés : automatisation classique vs IA prédictive vs IA générative
• État de l’IA en 2026 : tendances majeures, ruptures technologiques et impacts sectoriels
• Impacts de l’IA sur la performance, la compétitivité et la création de valeur
• Enjeux de souveraineté, de sécurité des données et de dépendance technologique
• Rôle du directeur dans l’adoption et l’encadrement des usages IA au sein de ses équipes

• Amélioration de la productivité des équipes grâce à l’IA
• Présentation d’exemples métiers : RH, marketing, support client, etc.
• Démonstrations concrètes :
• Automatisation des tâches répétitives
  
  • Utilisation d’assistants internes
  • Optimisation de la gestion du temps

• Présentation des assistants IA essentiels : ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot, Gemini

→ choisir l’outil adapté selon les besoins métiers et opérationnels

• Comprendre comment les LLM analysent et génèrent des réponses à partir des requêtes
• Structuration efficace d’un prompt : rôle, contexte, objectif, format attendu et style de réponse
• Bonnes pratiques du prompt engineering appliquées à des cas concrets
• Techniques avancées adaptées aux managers : structuration, raisonnement, comparaison de scénarios
• Atelier pratique : chaque participant rédige des prompts simulant des cas métiers réels pour optimiser le temps consacré aux tâches répétitives et au pilotage d’activité

• Panorama des usages des assistants IA
• Introduction aux assistants IA métiers et à leurs rôles dans l’aide à la décision et l’efficacité opérationnelle
• Cas d’usage prioritaires :
• • • assistants IA pour le support client et le service client augmenté
    • chatbots intelligents et assistants virtuels multicanaux
    • assistants IA pour l’analyse, la synthèse et la gestion proactive
• Bonnes pratiques pour intégrer les assistants IA dans les processus métiers existants
• Cas pratiques : analyse de scénarios d’adoption d’assistants IA

• Conception d’un agent IA adapté aux tâches de gestion et d’organisation
• Intégration des connaissances internes pour améliorer la pertinence des réponses
• Introduction à l’automatisation de workflows via des outils no-code comme n8n
• Exploration des agents IA autonomes et de leurs capacités opérationnelles
• Mise en pratique : création d’un assistant opérationnel prêt à l’usage

• Démonstration de cas pratiques d’utilisation de l’IA et du no code
• Automatisation de tâches et optimisation des processus
• Amélioration de la prise de décision

• Application de la méthodologie AIDATE pour structurer l’identification des cas d’usage IA
• Analyse collaborative des défis réels rencontrés dans les différents métiers
• Exploration de solutions IA adaptées aux besoins opérationnels et stratégiques
• Priorisation des cas d’usage selon l’impact, la faisabilité et les données disponibles
• Élaboration d’une première stratégie de mise en œuvre IA pour l’organisation

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