Jour 1 — Immersion, exploration et cas d'usage
Séquence 1 – Mise en route et immersion
- Introduction à l'outil IA
- Mise en situation rapide
Séquence 2 – Panorama des outils et concepts clés
- Présentation illustrée des concepts : LLM, copilotes, IA générative, planners intelligents.
- Démonstrations courtes et ciblées d'outils IA appliqués à la gestion de projet (ex : création de tableau d'avancement, synthèse de mails, planification automatique).
- Mini-défis en binôme
Séquence 3 – Cas d'usage classiques
- Présentation de trois cas d'usage récurrents : Rédaction automatique d'un compte rendu à partir de notes brutes/Création d'un planning Gantt ou d'un plan de sprint assisté par IA/Estimation des risques projet à partir d'un cahier des charges.
- Mise en pratique
- Restitution et comparaison
Séquence 4 – Mise en situation : reporting sous contraintes RGPD
- Présentation d'un brief projet simulé contenant des contraintes précises : respect du RGPD, confidentialité, format interne, sources vérifiées.
- Production un reporting complet via un outil IA tout en appliquant ces règles.
- Analyse collective : repérage des points de conformité et d'amélioration, identification des “zones rouges” à éviter.
Séquence 5 – Sécurité et conformité
- Présentation d'un scénario fictif (ex : compte rendu d'IA incluant des données personnelles ou confidentielles).
- Savoir repérer les erreurs de conformité et proposer des actions correctives.
- Élaboration d'une checklist de conformité IA à appliquer dans les projets internes.
Séquence 6 – Cas d'usage innovants
- Présentation de deux cas innovants : Génération d'un backlog agile complet avec user stories cohérentes/Synthèse de veille concurrentielle automatisée.
- Exploration guidée d'un outil IA adapté à ces cas (avec consignes de prompt).
- Débrief collectif sur la qualité, la cohérence et les limites observées
Jour 2 — Maîtrise, optimisation et plan d'adoption
Séquence 1 – Prompt engineering appliqué
- Planification et organisation,
- Suivi d'avancement,
- Analyse et reporting.
- Rappel de la structure d'un prompt efficace : rôle, contexte, objectif, format attendu, contraintes.
- Rédaction des prompts sur trois thématiques projet :
- Présentation et amélioration croisée des prompts.
Séquence 2 : Impact sur les processus et préparation au changement
- Sélection d'un processus clé (ex : suivi de projet, gestion des risques, communication client).
- Réalisation d'une cartographie “As Is” (état actuel) en utilisant un modèle simple type BPMN ou SIPOC.
- Réflexion collective sur les apports potentiels de l'IA à chaque étape (automatisation, aide à la décision, réduction des délais).
- Création d'une cartographie “To Be” (état cible avec IA).
- Discussion sur les points de rupture, les gains mesurables et les résistances possibles.
Séquence 3 – Optimisation et itération
- Chaque participant reçoit un prompt de base produisant un livrable imparfait.
- Améliorer par itérations successives, en précisant les contraintes, le ton, le format, ou le contexte.
- Comparer des versions et discussion collective sur les leviers d'amélioration.
Séquence 4 – Mise en situation avancée
- Un outil IA choisi,
- Les bonnes pratiques RGPD,
- Les techniques de prompt engineering vues précédemment.
Séquence 5 – Plan d'adoption opérationnel
- Identification des quick wins (ex : tâches répétitives à automatiser rapidement).
- Définition de KPI d'adoption : taux d'usage, satisfaction, temps gagné, qualité des livrables.
- Élaboration d'un IA Adoption Canvas, inspiré du business model canvas, pour structurer les leviers, freins, étapes et ressources nécessaires.
- Présentation des plans par groupe.
Séquence 6 – Conclusion et perspectives
- Présentation des plans d'adoption IA réalisés par les groupes.
- Discussion sur les freins et leviers identifiés (techniques, humains, culturels).
- Distribution de ressources complémentaires et d'un plan d'action post-formation pour poursuivre la montée en compétence.
