Piloter un projet IA exige plus qu’un backlog technique : il faut aligner le besoin métier, les données, la faisabilité, les risques, l’évaluation et l’adoption. C’est précisément l’intérêt d’une démarche structurée de management des projets IA.
Management des projets IACommencer par le besoin de l’organisation, vérifier si l’IA est adaptée, comprendre les données, développer de manière itérative, tester puis opérationnaliser et améliorer.
Les six phases d’un projet IA
Compréhension métier. Définir le problème, les objectifs, le ROI et vérifier que l’IA est réellement nécessaire.
Compréhension des données. Identifier les sources, les droits, la qualité et les lacunes.
Préparation des données. Nettoyage, transformation, documentation et conformité.
Développement itératif. POC, prompts, modèles, RAG ou agents selon le cas d’usage.
Tests et évaluation. Mesurer les performances techniques et les résultats métier.
Opérationnalisation. Déploiement, monitoring, gouvernance et amélioration continue.
Une formation orientée décision
Les participants travaillent sur les arbitrages qui déterminent la réussite du projet : choix du cas d’usage, critères de succès, disponibilité des données, coûts d’exploitation, Go/No-Go, adoption et responsabilités.
Livrables pédagogiques
Canvas de cadrageProblème, utilisateurs, données, risques, KPI et valeur attendue.
RoadmapPOC, jalons de validation, déploiement et suivi.
Grille de testsQualité, robustesse, coûts, latence et critères métier.
RACI simplifiéRôles métier, IT, data, sécurité, juridique et sponsor.
Pour quels publics ?
Chefs de projet, Product Owners, responsables transformation, managers, DSI, responsables métier ou équipes qui doivent encadrer un fournisseur IA.
Adapter cette formation à votre entreprise
Le contenu, les exercices et les cas pratiques peuvent être adaptés à vos outils, vos documents, votre niveau et vos enjeux métier.
Faire le diagnostic IA