Data & IA

Intelligence Artificielle appliquée à la gestion de projets IT

3 jour(s) • 21h

Description

Objectif de la formation : Permettre aux chefs de projets IT de comprendre, piloter et intégrer des solutions d'intelligence artificielle dans leurs projets applicatifs (.NET), en maîtrisant les usages, les impacts techniques et les enjeux réglementaires dans un contexte public.

Objectifs pédagogiques

Comprendre les différents types d'intelligence artificielle, leurs mécanismes et leur évolution récente
Identifier les agents IA et évaluer leur rôle dans les projets IT
Appliquer l'IA concrètement dans chaque phase du cycle de vie d'un projet
Lire et interpréter une architecture IA intégrée à un environnement .NET pour prendre des décisions éclairées
Évaluer les avantages, les limites et les risques des solutions IA disponibles
Intégrer les contraintes réglementaires (RGPD, AI Act)
Concevoir et présenter un Proof of Concept (POC) IA ancré dans un cas d'usage réel

Public concerné

Chefs de projets IT

Chefs de projets applicatifs

Product Owners

Responsables applicatifs (.NET)

Tout profil intervenant dans le pilotage

Prérequis

Connaissance des projets IT et des méthodologies (Agile, cycle en V)

Notions d'architecture applicative

Culture digitale générale

Notions de développement .NET

Déroulé du programme

Panorama opérationnel de l'IA et des agents

Définition et typologie de l'IA — IA prédictive vs IA générative — IA spécialisée vs généraliste
Évolution récente : IA générative - copilots -agents IA
Agents IA : fonctionnement, autonomie, cas d'usage projet
Écosystème : Microsoft, OpenAI, Google
Forces et limites : fiabilité, hallucinations, dépendance, coûts
Cas pratiques : Cartographie des usages IA dans les projets des participants
Test d'outils IA (agents simples, copilots)
Atelier : identification des opportunités IA dans un projet réel

IA et pilotage de projet : cas d'usage concrets

IA dans le cycle de vie projet : — Cadrage (analyse, rédaction auto.) — Planification (estimation assistée) — Suivi (reporting intelligent) — Gestion des risques (détection)
Agents IA pour chefs de projet : — Automatisation de workflows — Coordination multi-étapes
Génération de backlog et user stories avec assistance IA
Simulation de pilotage projet assisté
Atelier : automatiser 30 % des tâches du chef de projet
Simulation d'un échec projet lié à une mauvaise utilisation de l'IA

Comprendre une architecture IA (.NET) pour mieux décider

Architecture type : app .NET + API IA + intégration cloud Azure
Lecture d'architecture : flux de données, points critiques
Impacts projet : coûts (API, tokens, infra), sécurité, performance
Risques : vendor lock-in, qualité
Arbitrages : Build vs Buy vs Intégration
Cas pratiques : Analyse d'un projet IA réel
Simulation de chiffrage (coûts IA)
Atelier décisionnel : choix d'architecture
Gestion d'un incident lié à l'IA

Enjeux publics, éthique et gouvernance

RGPD et IA : obligations concrètes
AI Act européen : catégories de risque, impact pour les administrations
Souveraineté des données : cloud souverain, hébergement, localisation
Transparence et auditabilité des modèles
Gouvernance IA : bonnes pratiques, pilotage des risques
Cas pratiques : Analyse d'un cas réel du secteur
Construction d'une stratégie IA conforme RGPD / AI Act
Échanges d'expériences entre pairs

Atelier fil rouge — Conception d'un POC IA

Définition du cas d'usage (projet réel du participant)
Conception du POC : — Architecture et flux — Choix technologiques justifiés — ROI et indicateurs de succès
Démonstration outillée (no-code / IA)
Travail en groupe sur un cas réel
Démonstration outillée du POC
Pitch devant jury simulé (5 min)
Feedback formateur + pairs