directeurs des systèmes d’information (DSI), responsables informatiques, chefs de projets technologiques, et décideurs d’entreprises

• Connaissances de base en gestion de projet et en analyse financière.
• Compréhension générale des concepts d’intelligence artificielle et de science des données.
• Expérience en entreprise ou dans un secteur d'activité où l'IA peut être appliquée (idéalement pour des directeurs ou responsables informatiques).

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Fournir aux participants les compétences nécessaires pour évaluer, planifier et maximiser le retour sur investissement (ROI) des projets d'intelligence artificielle (IA). Cette formation couvre les concepts fondamentaux de l'analyse des coûts et du ROI, les outils et méthodes pour calculer et suivre le ROI, et les stratégies pour optimiser les bénéfices des projets IA dans divers secteurs.

1. Introduction au cours (30 minutes)

• Objectifs du cours :
  • Comprendre comment évaluer les coûts associés à un projet d'Intelligence Artificielle (IA).
  • Apprendre à calculer le Retour sur Investissement (ROI) des projets IA.
  • Appréhender les risques financiers et les bénéfices potentiels d'une telle initiative.
• Public cible :
  • Dirigeants, chefs de projet, responsables financiers, et décideurs stratégiques impliqués dans des projets d'IA.
• Méthodologie :
  • Présentation théorique, études de cas réels, et ateliers pratiques. 2. Comprendre les Composantes Financières d'un Projet IA (1 heure 30 minutes)
• Introduction aux coûts d’un projet IA :
• Coûts directs : - Coûts de développement : Salaires des data scientists, ingénieurs IA, développeurs. - Infrastructure : Matériel (serveurs, GPU), logiciels, licences.
  • Données : Acquisition, nettoyage, stockage, gestion.
• Coûts indirects : - Formation et montée en compétences des équipes. - Intégration avec les systèmes existants.
  • Coûts de maintenance et de support.
• Exemples de répartition des coûts :
  • Étude de cas : Analyse des coûts d'un projet IA dans le secteur bancaire (ex. : chatbot).
  • Démonstration : Utilisation d’un tableau de coûts pour identifier et allouer les dépenses d’un projet IA. 3. Analyse des Coûts Cachés et des Risques (1 heure)
• Identification des coûts cachés :
  • Dépassement de budget dû à l’itération excessive.
  • Coûts liés aux échecs des phases de test et de mise en œuvre.
  • Coûts de conformité et de réglementation.
• Analyse des risques financiers :
  • Risque de sur-estimation des bénéfices.
  • Impact des retards de déploiement.
  • Risques liés à la maintenance à long terme.
• Études de cas :
  • Analyse d’un projet IA ayant connu des dépassements de coûts et des retards (ex. : implémentation d’un système de reconnaissance d’image).
  • Discussion : Comment les entreprises peuvent anticiper et atténuer ces risques ? 4. Calculer le Retour sur Investissement (ROI) d’un Projet IA (2 heures)
• Concepts de base du ROI :
  • Définition du ROI : Formule de base et variantes.
  • Importance du ROI pour justifier les investissements dans l’IA.
• Étapes pour calculer le ROI :
  • Identification des bénéfices : Augmentation des revenus, réduction des coûts, amélioration de l'efficacité.
  • Méthodes pour estimer les bénéfices futurs (ex. : modèle de simulation).
  • Calcul des coûts totaux.
  • Application de la formule du ROI.
• Outils pour l’analyse ROI :
  • Utilisation de feuilles de calcul pour modéliser le ROI.
  • Introduction à des outils de simulation financière.
• Cas pratiques :
  • Étude de cas : Calcul du ROI pour un projet de maintenance prédictive dans l'industrie manufacturière.
  • Atelier : Les participants calculent le ROI pour un projet IA hypothétique (ex. : système de recommandation personnalisé dans une entreprise de retail).

5. Cas d’Usage Réels : ROI des Projets IA dans Divers Secteurs (1 heure 30 minutes)

• Exemples sectoriels :
  • Secteur financier : Analyse de ROI pour des projets d'IA dans la détection de fraude.
  • Santé : ROI pour l’implémentation d’un système d’IA pour le diagnostic médical.
  • E-commerce : ROI des systèmes de recommandation personnalisée.
• Études de cas détaillées :
  • Présentation d’entreprises ayant réussi à maximiser leur ROI avec l’IA (ex. : Amazon, Alibaba).
  • Analyse d’un projet IA ayant eu un ROI négatif : Leçons apprises et recommandations.
• Discussion interactive :
  • Comparaison des ROI entre différents secteurs.
  • Facteurs influençant le ROI dans chaque secteur. 6. Facteurs Affectant le ROI des Projets IA (1 heure)
• Durée du projet : Impact des délais sur le ROI.
• Echelle et complexité : Influence sur les coûts et les bénéfices.
• Adoption par les utilisateurs : Influence du taux d’adoption sur le succès du projet.
• Exemple d’analyse comparative :
  • Comparaison entre un projet d’IA à court terme avec faible impact et un projet à long terme avec potentiel de transformation. 7. Planification et Suivi des Projets IA pour Maximiser le ROI (1 heure 30 minutes)
• Stratégies pour améliorer le ROI :
  • Priorisation des projets IA en fonction du potentiel ROI.
  • Importance du prototypage rapide et des itérations.
  • Intégration des retours utilisateurs pour ajuster les objectifs.
• Outils et méthodologies de suivi :
  • Méthodologies Agile et Lean pour la gestion de projets IA.
  • Tableau de bord de suivi des performances et du ROI.
• Atelier pratique :
  • Les participants élaborent un plan de suivi pour un projet IA, avec des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer le ROI. 8. Conclusion et Perspectives (30 minutes)
• Synthèse des points clés :
  • Importance d’une analyse rigoureuse des coûts pour garantir un ROI positif.
  • Impact stratégique de l’IA sur la compétitivité et la croissance des entreprises.
• Perspectives futures :
  • Évolution des méthodes de calcul du ROI avec l'IA explicable et l’IA générative.
  • Tendances à suivre pour maximiser les bénéfices de l’IA dans les prochaines années.
• Session Questions & Réponses :
  • Réponses aux questions des participants.
  • Discussion sur les stratégies à mettre en place pour de futurs projets IA. 9. Ressources et Matériel Complémentaire
• Lectures recommandées :
  • "Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die" d'Eric Siegel.
  • Articles et rapports sur l’analyse des coûts et ROI des projets IA.
• Outils recommandés :
  • Modèles de calcul du ROI en ligne.
  • Plateformes de simulation financière.
• Communautés et réseaux :
  • Forums de discussion sur les projets IA et leur ROI.
  • Groupes de professionnels pour échanges et retours d’expérience.