AI Champions – Devenir Référent IA et Piloter une Transformation “AI-First” Durable

1. Informations générales

2. Objectif général

Former des AI Champions internes, capables de porter, structurer et accélérer l’adoption de l’IA dans leur organisation, en combinant :

• compréhension claire des enjeux IA,

• identification de cas d’usage à fort impact,

• accompagnement des équipes dans l’usage quotidien,

• pilotage par la valeur (productivité, adoption, ROI),

• création d’une culture AI-First, pragmatique et durable.

L’AI Champion n’est pas un expert technique, mais un chef d’orchestre de l’adoption IA.

3. Objectifs pédagogiques spécifiques

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

1. Comprendre les fondamentaux de l’IA générative et leurs impacts métiers.

2. Évaluer la maturité IA réelle de leur organisation.

3. Identifier et prioriser des cas d’usage IA à fort ROI.

4. Structurer une feuille de route IA pragmatique et progressive.

5. Accompagner le changement et lever les freins humains.

6. Mesurer l’adoption, la performance et la valeur créée par l’IA.

7. Animer une dynamique interne d’ambassadeurs IA.

4. Contenu détaillé – Structure pédagogique

Module 1 – Acculturation IA & posture de l’AI Champion (1h30)

Objectif : clarifier le rôle du Champion IA et poser une vision commune.

• Panorama clair de l’IA et des IA génératives (sans jargon technique)

• Ce que l’IA change réellement dans le travail quotidien

• Différence entre usage individuel, équipe augmentée et organisation AI-First

• Le rôle stratégique de l’AI Champion :

  • facilitateur,

  • pédagogue,

  • priorisateur,

  • pilote de valeur

• Études de cas de transformations IA réussies (fonctions support, métiers, directions)

Atelier pratique
Auto-diagnostic de maturité IA de son organisation (outils, usages, culture, gouvernance).

Module 2 – Identifier les cas d’usage IA à fort impact (2h)

Objectif : éviter les “POC gadgets” et se concentrer sur la valeur réelle.

• Méthode structurée pour identifier les bons cas d’usage :

  • tâches répétitives,

  • friction opérationnelle,

  • surcharge cognitive,

  • dépendance à l’humain

• Analyse d’impact :

  • gain de temps,

  • réduction d’erreurs,

  • amélioration qualité,

  • risque et faisabilité

• Panorama d’outils accessibles (sans dépendance IT lourde)

• Différence entre automatisation, assistance et augmentation

Atelier pratique
Cartographie IA de son périmètre et création d’une fiche projet IA priorisée par participant.

Module 3 – Structurer et piloter un projet IA (2h)

Objectif : transformer une idée IA en projet déployé et adopté.

• Construire une feuille de route IA réaliste :

  • quick wins,

  • projets intermédiaires,

  • vision long terme

• Pilotage agile d’un projet IA :

  • test & learn,

  • itérations rapides,

  • feedback utilisateurs

• Collaboration métiers / IT / data / sécurité

• Gouvernance légère mais claire (données, outils, usages)

Étude de cas
Conception et pilotage d’un projet IA interne fictif (par binôme).

Module 4 – Maximiser l’adoption : conduite du changement AI-First (1h30)

Objectif : faire adopter l’IA par le plus grand nombre, durablement.

• Pourquoi l’adoption échoue (peur, complexité, surcharge, flou)

• Principes clés d’adoption IA en entreprise :

  • usage avant outil,

  • bénéfice individuel clair,

  • simplicité maximale

• Former sans sur-former : micro-usages, SOP, exemples concrets

• Créer un réseau interne d’ambassadeurs IA

• Animation de communautés : rituels, challenges, partages d’usages

Atelier pratique
Construction d’un plan d’adoption IA adapté à son équipe ou service.

Module 5 – Mesurer la valeur et pérenniser la transformation (30 min)

Objectif : piloter l’IA comme un actif stratégique.

• Définir les bons KPIs IA :

  • adoption réelle,

  • productivité,

  • satisfaction collaborateurs,

  • ROI

• Mise en place d’une boucle d’amélioration continue

• Structuration d’un tableau de bord IA simple et lisible

• Ancrer l’IA dans la stratégie d’entreprise

5. Méthodes et moyens pédagogiques

• Approche orientée adoption réelle et impact business

• Études de cas, ateliers de co-construction, mises en situation

• Outils utilisés (en support, pas en finalité) :

  • ChatGPT / Claude

  • Notion AI

  • Make

  • Google Workspace

• Ressources fournies :

  • guide complet “Devenir AI Champion”

  • canevas de feuille de route IA

  • fiches projet IA

  • SOP d’adoption et de déploiement

• Support post-formation :

  • assistance email 7 jours

  • option coaching collectif ou individuel

6. Évaluation des acquis

• Avant : auto-diagnostic maturité IA

• Pendant : quiz et validation des ateliers

• Après : restitution d’un plan d’action IA individuel

• Évaluation de satisfaction selon critères Qualiopi

7. Livrables et attestations

• Attestation “AI Champion – Référent IA certifié”

• Feuille de route IA personnalisée

• Kit d’adoption IA (SOP, templates, outils)

• Modèle de tableau de bord IA

• Feuille de présence et fiche d’évaluation

8. Résultats attendus

• Création d’un réseau structuré d’AI Champions internes

• Adoption concrète de l’IA dans les processus métiers clés

• Gains mesurables en productivité et efficacité collective

• Installation durable d’une culture AI-First, pragmatique et mesurable