Maîtriser l'IA pour des décisions commerciales optimisées

 Cette formation d'une journée vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour exploiter l'intelligence artificielle dans vos décisions commerciales quotidiennes. Vous apprendrez à identifier les leviers d'amélioration, à sélectionner les solutions adaptées à votre secteur et à mesurer leur impact. Les ateliers pratiques, basés sur des données réelles, vous donneront les clés pour automatiser certaines analyses, affiner vos prévisions et renforcer la précision de vos choix stratégiques. Adaptée aux responsables commerciaux, chefs d'entreprise et équipes data, cette formation inclut des méthodes opérationnelles pour une mise en œuvre rapide et efficace.

Public concerné

Toute entreprise souhaitant intégrer l'IA dans ses processus décisionnels commerciaux pour améliorer ses performances.

Prérequis

Aucun prérequis technique spécifique. Une première expérience en analyse de données ou en gestion commerciale est un plus.

Objectifs

Programme

Fondamentaux de l'IA appliquée aux décisions commerciales

Définition des concepts clés : IA, machine learning, deep learning. Différences entre automatisation, prédiction et optimisation. Identification des processus décisionnels adaptables à l'IA dans un contexte commercial.

Analyse des besoins et sélection des solutions

Méthodologie pour cartographier les opportunités d'IA dans ses activités commerciales. Critères de choix des outils : budget, compatibilité technique, scalabilité. Étude de cas : sélection d'une solution adaptée à un besoin spécifique.

Atelier pratique : automatisation des analyses commerciales

Mise en situation réelle : utilisation d'outils d'IA pour analyser des données de vente, identifier des tendances et générer des rapports automatisés. Manipulation d'un logiciel accessible (exemple : Tableau, Power BI avec modules IA intégrés).

Intégration de l'IA dans les processus décisionnels

Création d'un cadre décisionnel hybride associant expertise humaine et IA. Bonnes pratiques pour valider et ajuster les modèles prédictifs. Gestion des biais et des limites des algorithmes.

Mesure de l'impact et amélioration continue

Définition d'indicateurs de performance pertinents pour évaluer l'efficacité des outils IA. Mise en place d'une boucle de feedback pour ajuster les solutions en fonction des résultats obtenus. Plan d'action personnalisé pour son entreprise.

Modalités d'évaluation

Évaluation continue par des exercices pratiques et un quiz final validant l'acquisition des compétences.

Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.