IA pour les dirigeants de niveau C et les propriétaires : stratégie, ROI et portefeuille de cas d’usage
Atelier avancé pour les CEO, COO, CFO et propriétaires d’entreprise, qui va du choix des bonnes initiatives IA à une stratégie de déploiement de 10 pages avec modèle de ROI, règles de gouvernance, checklist fournisseur et plan « pilote → passage à l’échelle ».
Ce cours n’est ni une revue d’outils à la mode ni une introduction générale à l’IA. Il a été conçu pour les personnes responsables de la performance business, de l’allocation du capital et du rythme du changement dans l’entreprise. Le point de départ est une observation tirée des derniers rapports de marché : les conseils d’administration augmentent leurs dépenses en IA, mais de nombreuses organisations peinent encore 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 de déployer 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 des cas d’usage 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 finir avec un pilote purement démonstratif. 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 ont un impact réel sur 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 déploiement, de changement organisationnel, de supervision et de maintenance.
- Vous prendrez une décision plus éclairée build vs buy pour les cas d’usage 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 KPI, jalons et 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 en gestion d’entreprise, de division ou de budget ; connaissance des bases de la finance de gestion ; volonté de travailler en atelier sur des exemples de sa propre organisation. Aucune connaissance technique n’est requise.
Programme du cours
- Pourquoi aujourd’hui le conseil d’administration est responsable de l’orientation de l’IA : pression du marché, attentes de ROI et rôle du CEO
- Trois ambitions stratégiques de l’IA : efficacité, qualité des décisions ou nouveau modèle de croissance
- Mini-cas de gestion : deux entreprises investissent autant dans l’IA, mais une seule construit un avantage
- Atelier de décision : comment formuler une thèse d’investissement IA pour sa propre organisation
- Quiz : reconnaître une justification stratégique faible et forte pour un investissement en IA
- D’où viennent les use-cases à réelle valeur : processus, décisions, marge, risque et expérience client
- Carte de use case pour le comité de direction : problème métier, propriétaire, hypothèse de valeur, coût et indicateurs
- Matrice de priorisation : valeur business contre faisabilité contre risque
- Comparaison d’artefacts complets : une fiche use-case faible et une bonne fiche sur le même exemple
- Comment construire un portefeuille équilibré : quick wins, initiatives cœur de métier et paris transformationnels
- Quiz : quelles initiatives entrent dans le portefeuille pour l’instant, et lesquelles nécessitent un report
- Comment calculer le ROI de l’IA sans se mentir à soi-même : gain de temps, qualité, revenu et coût du changement
- Tableau de bord pour le comité de direction : 10 indicateurs qui montrent les progrès, l’adoption et l’impact business réel
- Liste de contrôle des risques : où les projets IA déraillent à cause des données, de la responsabilité, de la conformité et des processus
- Modèle de supervision de l’IA : qui approuve, qui examine, qui escalade et quand suspendre le déploiement
- Critique du pilotage : comment distinguer une démonstration de capacités d’une initiative prête à être mise à l’échelle
- Quiz : reconnaissez les faux signaux de succès et choisissez la bonne réaction managériale
- Quel operating model choisir : centralisé, fédéré ou hybride
- Le processus de lancement des initiatives IA : de la soumission d’une idée à la décision de passage à l’échelle
- Plan de 90 jours pour le conseil d’administration : ordre des décisions, sponsors, jalons et règles de revue
- Paquet décisionnel pour le C-level : comment présenter le portefeuille, les risques et le retour attendu dans une seule narration
- Atelier final : préparation de votre propre carte d’actions et de vos critères de succès pour l’entreprise
Questions fréquentes
Pour les CEO, membres de comité de direction, propriétaires d’entreprise, directeurs de fonctions business et personnes responsables de la performance, 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 la revue 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 de processus entiers, et non de déploiements isolés. De son côté, McKinsey indique que le plus grand impact sur le résultat EBIT vient 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 souvent le moment 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 de la performance — afin que le participant puisse prendre de meilleures décisions sans entrer dans les détails complexes d’architecture ou de programmation.
Parce que c’est 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 des flux de travail complets, 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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