1 – Rôle du référent IA et fondamentaux
Définir missions et responsabilités.
Comprendre les enjeux de l’IA.
Présenter technologies (LLM, NLP, ML, automatisation).
Identifier impacts métiers et organisationnels.
Intégrer exigences éthiques et réglementaires.
Adopter une posture de référent/coach IA.
2 – Détecter et prioriser les cas d’usage IA
Identifier les opportunités IA.
Collecter besoins et problématiques.
Utiliser une méthode multicritère.
Intégrer accessibilité, durabilité, inclusion.
Prioriser selon impact et faisabilité.
Formaliser un cas d’usage prioritaire.
3 – Choisir et intégrer des outils IA
Identifier les familles d’outils.
Évaluer fonctionnalités, coûts et compatibilité.
Intégrer sécurité, RGPD et sobriété numérique.
Analyser des cas d’intégration.
Prendre en compte Green IT et NegaOctet.
Sélectionner un outil adapté.
4 – Encadrer l’usage de l’IA
Identifier les risques juridiques et éthiques.
Appliquer RGPD, IA Act et recommandations CNIL.
Auditer la conformité des projets.
Définir règles et mesures correctives.
Structurer la gouvernance (RSSI, DPO, métiers).
Rédiger une charte d’usage IA.
5 – Sensibiliser et former les équipes
Comprendre les principes de formation IA.
Choisir formats adaptés (atelier, e-learning, quiz).
Structurer un module de formation.
Créer des supports accessibles et engageants.
Adapter les contenus aux publics.
Développer une culture IA.
6 – Accompagner l’adoption et le déploiement IA
Animer des ateliers de prise en main.
Sensibiliser aux biais et limites.
Planifier le déploiement.
Définir rôles, ressources et responsabilités.
Suivre les usages et indicateurs.
Collecter les retours et ajuster.
7 – Structurer une veille stratégique IA
Identifier les sources fiables et signaux faibles.
Analyser les tendances IA.
Produire une veille exploitable.
Intégrer enjeux environnementaux et réglementaires.
Mettre en place une démarche continue.
