Plan de formation – Transition numérique avancée

Module 1. Intelligence artificielle et Machine Learning – Applications métiers de bureaux avec IA

Objectif :

Former les participants à l’utilisation des modèles d’IA (ChatGPT, Beautiful AI, Tome, Gamma, ChatPDF) pour automatiser et améliorer les tâches quotidiennes dans les métiers de bureaux (commercial, RH, comptable, etc.), ainsi qu’à générer du code pour personnaliser les outils professionnels comme SharePoint, Power BI, PowerApps, et Excel (formules complexes, scripts VBA, etc.)

Chapitres :

Introduction à l’IA et aux GPTs pour les métiers de bureaux

Qu’est-ce qu’un modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer) et comment l’utiliser ?
Fonctionnement et personnalisation de ChatGPT pour répondre à des besoins spécifiques de l’entreprise (paramétrage pour RH, comptabilité, ventes, etc.).

Personnalisation de ChatGPT pour les tâches métier

Exemples de cas métier :

Commercial : Aide à la rédaction de propositions commerciales, gestion des emails clients, et organisation des suivis de ventes.
RH : Gestion des candidatures, rédaction de descriptions de poste, analyse de CV, et préparation des entretiens.
Comptabilité : Automatisation des tâches comme le suivi des factures, la correspondance clients/fournisseurs, rédaction de rapports financiers simples.

Automatisation des tâches administratives courantes avec ChatGPT :

Mails : Rédaction automatique d’emails professionnels pour divers contextes.
Documents Word et Excel : Création et édition automatique de documents, organisation de rapports, synthèse de données.
Présentations : Utilisation de Beautiful AI ou Tome pour générer des présentations visuelles automatiquement.

Aide à la génération de code pour automatiser et personnaliser des outils métiers :

Python, JQuery, JavaScript, JSON, HTML : Génération de code pour automatiser des tâches, développer des fonctionnalités ou des scripts personnalisés.
SharePoint : Génération de code JSON pour customiser des listes (ex. : formatage conditionnel).
Power BI : Aide à l’écriture de DAX et du langage M pour les modèles de données et transformations.
PowerApps (Langage Power Fx) : Utilisation de ChatGPT pour développer des applications sur mesure.
Excel : Automatisation de fonctions personnalisées sans chercher des formules complexes.

IA comme assistant dans la gestion documentaire :

Utiliser ChatPDF pour lire et comprendre des documents complexes (ex. : contrats, documents juridiques).
Discuter et poser des questions sur les clauses des documents.

Applications pratiques des autres IA dans le quotidien de l’entreprise :

Beautiful AI : Créer des présentations professionnelles avec recommandations automatiques.
Tome & Gamma : Générer des récits visuels et des présentations interactives.
ChatPDF : Faciliter la lecture et l’analyse de documents complexes.

ChatGPT et l’IA comme assistant permanent :

Configuration de ChatGPT pour répondre en temps réel aux questions spécifiques liées aux tâches métiers.
Utilisation de l’IA pour optimiser la prise de décision et améliorer la productivité des équipes.

Exemples pratiques et études de cas :

Automatisation des réponses RH (questions des employés, envoi de documents standardisés).
Aide à la priorisation des prospects dans un contexte commercial.
Génération de code pour automatiser des processus SharePoint et Power BI.

Durée : 30 heures

Tarif : 45 €/heure = 1 350 € HT par salarié

Public visé : Commerciaux, RH, comptables, développeurs, managers, et tout collaborateur souhaitant automatiser et optimiser les tâches quotidiennes avec l’IA.

Module 2 : Cloud et infrastructures IT

Objectif : Former les participants à la gestion, l’intégration et l’optimisation des infrastructures Cloud et IT, en se concentrant sur des projets à forte technicité tels que la cybersécurité, l’automatisation des processus IT, et la mise en place de systèmes résilients, tout en évitant les recouvrements avec les modules sur l’intelligence artificielle et le Big Data.

Chapitres :

Concepts avancés du cloud computing :

Approfondissement des modèles de services Cloud (IaaS, PaaS, SaaS).
Architecture des infrastructures Cloud hybrides et multi-cloud.
Évaluation des fournisseurs de services Cloud en fonction des besoins techniques.

Déploiement et gestion des infrastructures Cloud :

Méthodologies avancées de migration vers le Cloud.
Automatisation du déploiement et de la configuration des ressources Cloud.
Gestion des identités et des accès dans des environnements complexes.

Cybersécurité dans le cloud :

Identification et atténuation des menaces spécifiques aux environnements Cloud.
Mise en œuvre de stratégies de sécurité avancées (chiffrement, pare-feu applicatifs).
Gestion des incidents de sécurité et plan de réponse aux cyberattaques.

Automatisation et orchestration des processus IT :

Introduction aux outils d’automatisation (Ansible, Puppet, Chef).
Orchestration des conteneurs avec des plateformes comme Kubernetes.
Mise en place de pipelines CI/CD pour les déploiements continus.

Conception d’architectures résilientes et scalables :

Mise en place de systèmes tolérants aux pannes et hautement disponibles.
Stratégies de scalabilité horizontale et verticale.
Utilisation des microservices pour améliorer la modularité et la maintenabilité.

DevOps et culture de collaboration :

Adoption des pratiques DevOps pour optimiser le cycle de vie des applications.
Intégration des équipes de développement et d’exploitation.
Utilisation d’outils collaboratifs pour améliorer la communication et la productivité.

Gouvernance, conformité et gestion des risques :

Élaboration de politiques de gouvernance des données dans le Cloud.
Conformité aux réglementations et normes internationales.
Évaluation et gestion proactive des risques liés aux infrastructures Cloud.

Surveillance et optimisation des performances :

Implémentation de solutions de monitoring et de logging avancées.
Analyse et optimisation des performances des applications et des ressources.
Maintenance prédictive et gestion proactive des infrastructures.

Durée : 40 heures
Tarif : 45 €/heure = 1 800 € HT par participant
Public visé : Professionnels IT, administrateurs réseau, ingénieurs systèmes, architectes Cloud, spécialistes en cybersécurité.

Module 3. Analyse de Données et Big Data

Objectif :

Former les participants à l’analyse avancée des données, à l’utilisation des outils de business intelligence et au traitement des grands volumes de données (Big Data), tout en renforçant leurs compétences en visualisation et en storytelling. Les participants apprendront également à intégrer des processus automatisés de collecte de données et à appliquer des techniques d’analyse prédictive pour une prise de décision éclairée.

Chapitres :

Introduction à l’analyse de données et au Big Data

Comprendre les fondements de l’analyse de données.
Définition du Big Data et ses applications dans les entreprises.
Les enjeux et défis des grands volumes de données.
Études de cas sur l’utilisation du Big Data dans différents secteurs (finance, retail, santé, etc.).

Processus de collecte, traitement et stockage des données à grande échelle

Méthodologies de collecte de données : sources internes et externes.
Structuration des données : bases de données relationnelles vs NoSQL.
Les outils de traitement des Big Data (Hadoop, Spark, Azure Data Lake).
Optimisation des flux de données pour le stockage et l’analyse.

Outils de business intelligence : Utilisation de Power BI pour l’analyse visuelle et la création de tableaux de bord interactifs

Introduction à Power BI : fonctionnalités de base et avancées.
Connexion à diverses sources de données.
Création et personnalisation de tableaux de bord interactifs.
Analyse visuelle : filtres, graphiques, et KPIs.
Automatisation des rapports et diffusion via le cloud.

Modélisation des données pour la prise de décision

Concepts clés de la modélisation de données.
Création de modèles de données relationnels dans Power BI.
Utilisation de DAX (Data Analysis Expressions) pour l’analyse avancée.
Prévisions et scénarios d’aide à la décision.
Études de cas pratiques sur l’utilisation de modèles pour optimiser les performances commerciales.

Big Data et machine learning

Introduction aux techniques de machine learning appliquées aux Big Data.
Modèles prédictifs : régression, classification, clustering.
Intégration de modèles machine learning dans les systèmes de BI.
Application de cas réels : analyse prédictive des ventes, détection de fraudes.

Data storytelling : Communiquer efficacement les résultats d’analyse

Les principes du data storytelling : de l’analyse à la narration.
Techniques pour créer des présentations percutantes.
Utilisation d’outils comme Power BI et Tableau pour construire des récits visuels.
L’art de simplifier des données complexes pour un public non technique.
Exemples et ateliers pratiques sur la présentation des résultats à des décideurs.

Gestion de la gouvernance des données et sécurité

Principes de gouvernance des données : qualité, confidentialité, conformité.
Gestion des droits d’accès et protection des données sensibles.
Stratégies de sécurité pour les systèmes Big Data.
Normes internationales (RGPD, HIPAA) et leur impact sur les projets d’analyse.

Durée : 30 heures

Tarif : 45 €/heure = 1 350 € HT par salarié

Public visé : Data analysts, responsables métiers, chefs de projet, responsables IT, gestionnaires de bases de données, consultants BI.

Module 4 : Automatisation et optimisation des processus

Objectif : Former les participants à l’automatisation avancée des processus métiers et à l’optimisation des workflows internes, en mettant l’accent sur des technologies de pointe telles que la robotisation des processus (RPA), l’intelligence artificielle et les méthodologies d’amélioration continue, tout en évitant les recouvrements avec les modules sur l’intelligence artificielle appliquée aux métiers de bureau et l’analyse de données.

Chapitres :

Fondamentaux de l’automatisation des processus :

Comprendre les principes avancés de l’automatisation des processus métiers.
Identifier les opportunités d’automatisation pour améliorer l’efficacité opérationnelle.
Évaluer l’impact de l’automatisation sur la compétitivité et l’innovation.

Robotisation des processus métiers (RPA) :

Introduction aux technologies RPA pour automatiser les tâches répétitives.
Sélection et mise en œuvre de solutions RPA adaptées aux besoins de l’entreprise.
Gestion et optimisation des robots logiciels pour maximiser les gains de productivité.

Intégration de l’intelligence artificielle dans les processus :

Utilisation de l’IA pour l’automatisation intelligente des workflows.
Application du machine learning pour l’optimisation en temps réel des processus.
Automatisation cognitive : traitement du langage naturel, reconnaissance d’images.

Méthodologies d’amélioration continue (lean management, six sigma) :

Application des principes lean et six sigma pour optimiser les processus métiers.
Techniques avancées pour l’identification et l’élimination des gaspillages.
Mise en place d’une culture d’amélioration continue au sein de l’organisation.

Gestion de projets d’automatisation à haute technicité :

Méthodologies pour la conduite de projets complexes d’automatisation.
Collaboration interdisciplinaire entre les équipes IT, opérationnelles et stratégiques.
Utilisation d’outils de gestion de projet adaptés aux environnements techniques.

Cybersécurité dans les processus automatisés :

Identification des vulnérabilités liées à l’automatisation des processus.
Mise en œuvre de mesures de sécurité pour protéger les systèmes automatisés.
Conformité aux réglementations et normes en matière de sécurité des données.

Surveillance et optimisation des processus automatisés :

Implémentation de solutions de monitoring pour le suivi des performances.
Analyse des indicateurs clés et identification des axes d’amélioration.
Maintenance prédictive et gestion proactive des incidents opérationnels.

Études de cas et ateliers pratiques :

Analyse de projets réels d’automatisation dans divers secteurs (industrie, services).
Ateliers pour concevoir et déployer des solutions d’automatisation sur mesure.
Partage de bonnes pratiques et retours d’expérience sur les défis rencontrés.

Durée : 35 heures
Tarif : 45 €/heure = 1 575 € HT par participant
Public visé : Managers, responsables de production, chefs de projet en transformation numérique, ingénieurs en automatisation, consultants en optimisation des processus, spécialistes en cybersécurité.

Module 5 : Outils collaboratifs avancés et gestion sécurisée des contenus

Objectif : Former les participants à l’utilisation d’outils collaboratifs avancés pour une gestion efficace et sécurisée de l’information, en facilitant la collaboration à distance grâce à des technologies de pointe. Ce module permet d’acquérir une maîtrise approfondie des plateformes collaboratives sécurisées et des systèmes de gestion de contenu, ainsi que de comprendre comment automatiser les processus de gestion documentaire et les flux d’approbation pour améliorer la productivité tout en garantissant la sécurité des données.

Chapitres :

Introduction à la gestion sécurisée des contenus et à la collaboration d’équipe :

Présentation des concepts avancés de la gestion de contenu et de la collaboration en ligne.
Les défis de la collaboration à distance en matière de sécurité et de confidentialité.
Vue d’ensemble des plateformes collaboratives sécurisées et des systèmes de gestion de contenu.

Création d’espaces de travail collaboratifs sécurisés et gestion des accès :

Mise en place d’espaces de travail collaboratifs avec un haut niveau de sécurité.
Gestion des identités et des accès en fonction des rôles et des permissions.
Implémentation de l’authentification multifacteur et des politiques de contrôle d’accès.

Intégration de technologies de pointe pour optimiser la collaboration :

Utilisation de solutions innovantes pour améliorer la collaboration (blockchain, edge computing).
Intégration des outils collaboratifs avec les systèmes d’information existants.
Approche DevSecOps pour intégrer la sécurité dans les processus de développement collaboratif.

Automatisation des workflows et gestion des flux d’approbation sécurisés :

Automatisation des processus de gestion documentaire avec des outils avancés.
Mise en place de workflows d’approbation sécurisés et traçables.
Utilisation de l’IA pour l’optimisation des workflows et la classification intelligente des documents.

Sécurisation et gestion des permissions dans les systèmes collaboratifs :

Stratégies avancées pour la sécurisation des contenus et la gestion fine des permissions.
Mise en œuvre de politiques de sécurité conformes aux normes (ISO 27001, RGPD).
Surveillance et audit des accès pour prévenir les fuites de données et les violations de sécurité.

Gestion des contenus et optimisation des processus collaboratifs : études de cas :

Analyse de cas réels d’utilisation de plateformes collaboratives sécurisées dans différents secteurs.
Évaluation des bénéfices en termes de productivité, de sécurité et de conformité.
Bonnes pratiques pour l’optimisation des processus collaboratifs en environnement sécurisé.
Atelier pratique : mise en place d’un environnement collaboratif sécurisé et automatisation d’un processus d’approbation.

Suivi de la collaboration et reporting avec des outils avancés :

Utilisation d’outils de reporting pour suivre l’engagement et la performance des équipes.
Création de tableaux de bord pour mesurer l’efficacité des processus collaboratifs.
Analyse des données collaboratives pour une amélioration continue des processus.
Ajustements en temps réel basés sur les indicateurs clés de performance.

Gouvernance des données et conformité réglementaire :

Élaboration de politiques de gouvernance des données dans les environnements collaboratifs.
Conformité aux réglementations et normes en matière de protection des données.
Gestion des risques liés à la collaboration en ligne et mise en place de mesures d’atténuation.
Sensibilisation des utilisateurs aux bonnes pratiques de sécurité et de conformité.

Durée : 25 heures
Tarif : 45 €/heure = 1 125 € HT par participant
Public visé : Chefs de projet, responsables RH, responsables communication, responsables IT, consultants en gestion des contenus, spécialistes en cybersécurité.

Le total des heures est de 160 heures.