Net de taxes
Niveau Perfectionnement
Durée 70h
Format Digital learning, Multimodal Grandes écoles
Réf 1748
IA, Data et création de valeur@ESSEC Business School
- Expertise IA Data Business du Metalab ESSEC
- Approche opérationnelle et stratégique
- Réseau fort de 71 000 alumni
- Nouvelle formation 2026
Formateur
Jeroen ROMBOUTS
Professeur à l'ESSEC Business School
Formatrice
Capucine MARTEAU
AI Product Manager chez Datadog
Formateur
Bamdad SHAMS
Professeur de pratique en droit des affaires
Net de taxes
Niveau Perfectionnement
Durée 70h
Format Digital learning, Multimodal Grandes écoles
Réf 1748
Prix sur demande
Niveau Perfectionnement
Durée 70h
Format Digital learning, Multimodal Grandes écoles
Réf 1748
Objectifs
- Décrypter l’IA et la révolution générative pour en saisir les mécanismes et les tendances.
- Concevoir des solutions concrètes : passer de l’idée au produit grâce aux outils d’IA.
- Détecter les leviers de croissance et les gisements de valeur au sein de l’organisation.
- Piloter une trajectoire stratégique cohérente avec son secteur et sa maturité numérique.
- Gouverner l'IA en maîtrisant ses dimensions humaines, juridiques et éthiques.
Programme
Introduction au programme
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les fondamentaux et les évolutions de l’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative
- S’approprier des cas concrets et construire un nouveau produit ou service par l’IA
- Identifier les opportunités de création de valeur par l’IA dans son organisation
- Poser une stratégie IA adaptée à son secteur et à sa maturité digitale
- Maîtriser les enjeux organisationnels, culturels, éthiques et réglementaires
Format pédagogique
- Vidéos de cours (15 x 4 min)
- Projet fil rouge de développement d’un produit ou service par l’IA
- Quiz hebdomadaires
- Études de cas / lectures complémentaires
- Forum de discussion
- Évaluation finale
Les vidéos sont en anglais (sous-titrées en français) mais les études de cas sont à rendre en français. La langue d’échange durant le programme est le français.
Modalités et validation
- 80% de taux de complétion des quiz hebdomadaires
- Projet fil rouge
Bloc 1 : Maîtriser la chaîne de valeur de l’IA
4 semaines
4 semaines
Semaine 1 : L’IA comme levier stratégique
Objectifs
Comprendre les enjeux globaux de l’intelligence artificielle pour les organisations et pour les individus, et évaluer la création de valeur apportée par l’IA au niveau stratégique.
Compétences
- La course mondiale à l’IA : comprendre les dynamiques en cours et les raisons pour lesquelles les grandes entreprises technologiques investissent des milliards de dollars dans l’intelligence artificielle.
- Modèles économiques de l’IA et sources de valeur : explorer les nouveaux modèles économiques rendus possibles par l’IA et analyser la manière dont elle génère des revenus ou des gains d’efficacité (données, services IA, automatisation).
- Optimisation des processus : adopter une approche orientée processus et workflows, condition indispensable à la mise en œuvre efficace de solutions d’IA.
- Plateformes et effets de réseau : comprendre le fonctionnement des plateformes natives IA (et les différences avant / après l’IA générative), ainsi que le rôle des effets de réseau dans l’accélération de l’adoption de l’IA, tout en mesurant l’écart avec la réalité de la majorité des organisations.
- Mesurer la valeur de l’IA : mobiliser des méthodes d’évaluation du retour sur investissement des projets IA (indicateurs clés, arbitrage ROI / risques).
Chapitres
- Pourquoi l’IA est-elle au cœur de l’actualité ?
- La course mondiale à l’IA : de quoi parle-t-on ? Qui sont les leaders ?
- IA souveraine : un enjeu stratégique et géopolitique
- Les modèles économiques de l’IA
- Création de valeur par l’IA via de nouveaux produits (ex. : Duolingo)
- L’IA au service de l’efficacité opérationnelle (ex. : Colas)
- Processus et workflows : un prérequis indispensable
- Exemple d’optimisation de processus grâce à l’IA (ex. : Celonis)
- Organisation « AI-first » : et si vous repartiez de zéro ?
- Entreprises « AI-first » : deux exemples concrets
- Passer à l’échelle avec l’IA pour maximiser la valeur
- Où se situe réellement la valeur de l’IA ?
- Comment identifier un cas d’usage IA pertinent et construire un business case solide ?
- Quels indicateurs permettent de mesurer la valeur créée par l’IA ?
Semaine 2 : Votre actif le plus précieux : la donnée
- Acquisitions d’actifs immobilisés
- Degré de vétusté des immobilisations – Politique d’investissement
- Le besoin en fonds de roulement
- Concept – Principales caractéristiques – Mesure
Semaine 3 : Fondamentaux de l’IA, IA générative et agentique
- Financements dans une approche dynamique
- Financements dans une approche statique
Semaine 4 : Penser et décider à l’ère de l’IA
- Rentabilité économique
- Rentabilité des capitaux propres
- Effet de levier
- Conclusion
Bloc 2 : L’IA en action – du produit au management
3 semaines
3 semaines
Semaine 5 : Choisir quoi déléguer - Créer de la valeur avec des agents IA
Objectifs
Apprendre à utiliser des agents IA dans le travail quotidien, à identifier les décisions et les processus où ils peuvent créer une réelle valeur pour l’entreprise, et à définir ce qu’est un bon résultat avant de choisir une technologie.
Objectifs pédagogiques
- 1. De l’assistance à la délégation : Distinguer l’automatisation traditionnelle, les assistants IA, les copilotes et les agents autonomes.
- 2. Cadrage de la décision : Définir le problème, les résultats attendus, les contraintes et les arbitrages avant de déléguer une tâche ou une décision à un système d’IA.
- 3. Création de valeur avec l’IA agentique : Évaluer si un agent IA améliore la vitesse d’exécution, la qualité des décisions, les résultats clients ou la performance de l’entreprise.
- 4. Priorisation des opportunités : Construire un portefeuille et une feuille de route de cas d’usage à forte valeur pour les agents IA, en fonction de la valeur, de la faisabilité et du risque.
Semaine 6 : Piloter les agents IA - inférence, contexte, outils et agent harness
Objectifs
Comprendre, à un niveau managérial, le fonctionnement d’un système agentique et apprendre à concevoir l’environnement qui permet à un agent IA de poursuivre le bon objectif, d’accéder aux bonnes ressources et d’opérer dans des limites adaptées.
Objectifs pédagogiques
1. Comprendre l’agentic system: Distinguer le modèle de l’agent harness qui l’entoure : objectifs, contexte, mémoire, outils, permissions et critères d’évaluation.
2. Faire les bons choix d’inférence: Évaluer les modèles et les approches de déploiement selon la qualité, le coût, la latence, la confidentialité, le niveau de contrôle et la souveraineté des données.
3. Connecter les agents: Comprendre comment MCP connecte les agents IA aux données et aux outils, tandis qu’A2A permet à des agents spécialisés de communiquer, de déléguer des tâches et de coordonner leur travail.
4. Concevoir l’agent harness: Traduire les intentions métier en instructions exécutables, règles d’accès, outils, points de validation et mécanismes d’escalade.
Semaine 7 : Superviser les agents IA - Autonomie, évaluation, sécurité et passage à l’échelle
Objectifs
Apprendre à déterminer le niveau d’autonomie approprié pour un agent IA, à évaluer la qualité de ses décisions, à anticiper les défaillances liées à la sécurité et à mettre en place une gouvernance adaptée lors du passage à l’échelle.
Objectifs pédagogiques
- 1. Concevoir l’autonomie : Décider quelles actions un agent IA peut exécuter de manière autonome, lesquelles nécessitent une validation humaine et lesquelles doivent rester interdites.
- 2. Évaluer les agents : Évaluer le comportement des agents IA à partir des résultats métier, de la qualité des décisions, de scénarios réalistes et des échecs jugés inacceptables – et pas uniquement à partir de la précision du modèle.
- 3. Gérer l’alignement et la sécurité : Anticiper la manière dont des agents très compétents peuvent poursuivre le mauvais objectif, contourner des contrôles, faire un mauvais usage des outils ou produire des conséquences non intentionnelles.
- 4. Passer à l’échelle de manière responsable : Gérer les coûts, la responsabilité, la sécurité, la dépendance aux fournisseurs, la confidentialité, la souveraineté des données et les risques géopolitiques.
Bloc 3 : Gouverner l’IA, transformer les métiers et anticiper les évolutions
3 semaines
3 semaines
Semaine 8 : Gouvernance, éthique et régulation de l’IA
Objectifs
Donner aux dirigeants les connaissances pratiques nécessaires pour garantir la conformité des projets IA aux réglementations internationales en évolution (EU AI Act, RGPD, NIST, OCDE) et mettre en place des dispositifs de gouvernance transparents et responsables.
Compétences
- Panorama réglementaire : comprendre les principales dispositions et le calendrier de mise en œuvre de l’EU AI Act, notamment la classification des risques et les obligations liées aux systèmes à haut risque.
- RGPD et IA : analyser l’application du RGPD aux systèmes IA traitant des données personnelles et son articulation avec l’EU AI Act.
- Cadres internationaux : comparer les approches de l’OCDE, du NIST AI RMF (et son profil IA générative), ainsi que les initiatives américaines et chinoises.
- Éthique by design : intégrer les principes éthiques et les exigences ESG tout au long du cycle de vie des projets IA.
- Structures de gouvernance IA : participer ou contribuer à un comité de gouvernance IA doté d’une réelle autorité sur la validation des projets, l’évaluation des risques et la conformité.
Chapitres
- Présentation de l’EU AI Act : structure, niveaux de risque et principales obligations
- Calendrier de mise en œuvre de l’EU AI Act : systèmes interdits (février 2025), GPAI (août 2025), systèmes à haut risque (août 2026)
- Systèmes IA à haut risque : périmètre et exigences
- RGPD et IA : articulation et exigences complémentaires
- NIST AI RMF : le cadre volontaire américain et le profil IA générative
- Principes de l’OCDE : standard international pour une IA digne de confiance
- Comparaison des approches internationales : États-Unis, Europe, Chine
- Éthique by design : démarches concrètes
- Explicabilité et transparence : l’XAI au service de la conformité
- Audits algorithmiques et métriques d’équité
- Comités de gouvernance IA : bonnes pratiques pour une autorité effective
- Jurisprudence et sanctions : retours récents en Europe et aux États-Unis
- Étude de cas : IA de scoring crédit – enseignements en matière de conformité
- Construire une charte IA : modèles et checklists
Semaine 9 : Nouvelles façons de travailler et métiers augmentés
Objectifs
Préparer les participants à piloter des organisations augmentées par l’IA, en favorisant l’adoption, la confiance des utilisateurs et le bien-être au travail, à partir de recherches récentes et de cas de déploiement à grande échelle.
Compétences
- Nouveaux métiers : identifier les rôles émergents liés à l’IA (AI trainer, prompt engineer, responsable éthique IA) et comprendre la transformation structurelle du travail.
- Upskilling et reskilling : appliquer des cadres pratiques pour développer les compétences IA à l’échelle de l’organisation.
- Conduite du changement : concevoir et déployer des stratégies d’adoption de l’IA en traitant les résistances et en mobilisant des ambassadeurs.
- Analytique RH : mesurer l’adoption de l’IA, l’engagement des utilisateurs et les impacts de la transformation.
- Bien-être numérique : anticiper les risques de surcharge, d’épuisement et garantir une adoption inclusive.
Chapitres
- Transformation du travail : 170 millions de nouveaux emplois d’ici 2030, 92 millions déplacés (WEF)
- Nouveaux métiers liés à l’IA
- Transformation hybride : humains et IA travaillant ensemble
- Enjeux de montée en compétences : accélération du changement des compétences et impacts sur les salaires
- Adoption de l’IA au travail
- Plateformes de formation et bonnes pratiques
- Conduite du changement appliquée à l’IA
- Développer des ambassadeurs et champions IA
- Mesurer l’adoption : indicateurs de productivité, d’engagement et de bien-être
- Étude de cas : programme international de montée en compétences
- Gérer les résistances
- Bien-être numérique et prévention de l’épuisement
- Adoption inclusive : accessibilité et équité
- Playbook d’engagement post-déploiement
Semaine 10 : Futur de l’IA et développements récents
Objectifs
Après avoir acquis une compréhension conceptuelle et opérationnelle de l’IA, développer une capacité de veille et d’anticipation des grandes tendances à venir.
Compétences
- Évolutions de l’IA : suivre les avancées récentes de la recherche et des expérimentations.
- Limites et dérives de l’IA : identifier les situations dans lesquelles l’IA ne répond plus à son objectif initial.
- Robotique : comprendre que l’IA est encore peu présente dans le monde physique, mais appelée à s’y déployer rapidement.
- Informatique quantique : appréhender l’état de l’art et les premières applications commerciales.
- Énergie et climat : mesurer les enjeux environnementaux liés à l’IA et aux infrastructures numériques.
Chapitres
- Où va l’intelligence artificielle ?
- Entreprises à suivre : Google (articles fondateurs sur les transformers)
- Entreprises à suivre : Nvidia (CUDA, GPU)
- Entreprises à suivre : ASML
- Ce qui peut mal tourner : l’initiative « Law Zero »
- IA, data centers et demande énergétique
- Automatisation des processus robotiques (RPA)
- Les robots arrivent
- Accepter l’incertitude et le flou
- Exemples d’informatique quantique
- Q-Day
- Stockage de l’énergie renouvelable
- Capture du carbone
Pour qui ?
- Profils Mid-to-Senior (5-15 ans d'expérience) : Leaders et managers souhaitant orchestrer des projets IA complexes, de la stratégie au change management.
- Entrepreneurs et Consultants : Fondateurs de startups, consultants en stratégie, freelances en transformation digitale et intrapreneurs.
- Métiers du Produit et de la Data : Product Owners, Heads of Product, Chief Data Officers (CDO) et PMO.
- Décideurs et Fonctions Métiers : Directeurs de Business Unit, responsables fonctionnels et leaders de la transformation numérique.
Pilotage Stratégique : Managers pilotant des initiatives IA et futurs prescripteurs de cahiers des charges fonctionnels.
Formateur
Jeroen ROMBOUTS
Professeur à l'ESSEC Business School
Professeur à l'ESSEC Business School depuis 2013 et membre élu de l'Institut International de Statistique, Jeroen Rombouts est docteur en économétrie (Université Catholique de Louvain). Expert en économétrie financière et prévisions macroéconomiques, il concentre ses recherches sur l'application d'outils statistiques aux données complexes pour le secteur financier.
Anciennement professeur à HEC Montréal (2004-2012), il a été chercheur invité dans de prestigieuses institutions internationales (Pittsburgh, Tilburg, Aarhus). Il enseigne aujourd'hui les statistiques et l'économétrie en cycles Master et Doctorat.
Formatrice
Capucine MARTEAU
AI Product Manager chez Datadog
Intervenante en IA & Leadership à l’ESSEC Executive Education et enseignante en Business Data Science à l’ESSEC Business School, elle partage également son expertise en Product Management. Elle est par ailleurs AI Product Manager chez Datadog, où elle travaille à l’intersection de l’intelligence artificielle, du cloud et de la cybersécurité, en développant des solutions intelligentes qui transforment des données complexes en décisions concrètes et actionnables.
Formatrice
Bamdad SHAMS
AI Product Manager chez Datadog
Professeur de pratique en droit des affaires à l'ESSEC, tout en exerçant parallèlement la profession d'avocat spécialisé en contentieux international au Barreau de Paris. A cet égard, il conseille et défend les intérêts juridiques des personnes morales et physiques étrangères issues des pays anglo-saxons, et ce, dans l'ensemble des domaines du contentieux international.
Bamdad Shams est titulaire d'un doctorat en droit soutenu à Sciences Po Paris, des certificats d'aptitude à la profession d'avocat français et luxembourgois, d'un Master II Recherche en Droit international privé & du commerce international (Paris 1) d'un Master I en Droit international (Université de Cergy-Pontoise). Il est également diplômé de l'American Graduate School (AGS) de Paris.
Pédagogie
- Modules vidéo de formation : 15 leçons courtes (4 min) pour un apprentissage rapide et ciblé.
- Atelier pratique IA : Un projet fil rouge pour concevoir votre produit ou service de A à Z.
- Validation des acquis : Quiz hebdomadaires pour tester vos connaissances en temps réel.
- Ressources pédagogiques expertes : Études de cas approfondies et lectures complémentaires.
- Apprentissage collaboratif : Forum de discussion et d'entraide avec la communauté.
- Certification finale : Évaluation complète pour valider vos compétences en IA.
Pré-requis
- Conditions d'admission
IA, Data et création de valeur@ESSEC Business School est réservé aux personnes satisfaisant aux critères suivants :
• Titulaire d’un diplôme Bac +3/4
• Expérience professionnelle de 3 ans minimum
• Un dossier de VAPP (Validation des Acquis Personnels & Professionnels) peut être proposé si les critères ne sont pas validés. - La procédure d'admission
Entretien téléphonique avec le/la conseiller(e) pédagogique pour comprendre vos attentes et votre projet professionnel en lien avec la formation visée. Envoi de votre CV et/ou lettre de motivation par formulaire en ligne au responsable pédagogique du parcours qui étudie votre candidature et valide ou non les prérequis nécessaires à la formation. Retour sous 5 jours ouvrés. - Prérequis matériels
Avoir accès à un ordinateur (PC ou Mac) muni d’une connexion internet.
Découvrez les bénéfices de la formation
- Contenu premium
Les méthodologies de l’ESSEC Business School - Accompagnement
permanent
Échanges en continu via le forum, 10 webinars et un projet fil rouge concret et opérationnel - Certification prestigieuse
Un certificat ESSEC Business School reconnu internationalement - Réseau puissant d’alumni
First Education Online, une communauté de plus de 16 000 certifiés
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Financement CPF
Le CPF est un dispositif de financement public français permettant aux actifs de cumuler des droits à la formation (fonds monétaires) tout au long de la vie professionnelle et de les mobiliser pour financer des formations éligibles de leur choix.
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Personnel
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FAQ
Qui délivre le certificat ?
Le certificat est co-délivré par l’École et par First Education Online.
First Education Online est :
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Quelle est la valeur d’un certificat sur le marché du travail ?
Grâce à nos certificats, vous bénéficiez :
- De la garantie de qualité du Top 10 des Grandes Écoles de commerce et d’ingénieurs,
- De l’expertise et de l’expérience de professeurs renommés des Grandes Écoles qui enseignent au programme Grande Ecole,
- De blocs de compétences reconnus par l’État, inscrits au RNCP ou au RS (si éligible CPF, source),
- De la possibilité d’obtenir des crédits ECTS et/ou d’équivalences pour des diplômes de type Master en un ou deux ans,
- D’un réseau alumni puissant avec plus de 12 500 certifiés.
Combien de temps faut-il consacrer à la formation ? Est-ce compatible avec une activité professionnelle ?
- En moyenne, il faudra consacrer de 3 à 5 heures de travail hebdomadaire.
- Oui, c’est compatible avec une activité professionnelle.Vous pourrez travailler le soir, le week-end ou sur votre temps libre. Le format 100% en ligne permet justement de poursuivre votre activité professionnelle tout en suivant la formation.
- Des classes virtuelles et des Masterclass vous permettent d’échanger de façon régulière avec les professeurs ; si vous n’êtes pas disponible, vous avez accès à un replay.
Y-a-il des prérequis techniques pour suivre les cours ?
- Pour la plupart des programmes, il n’y a pas de prérequis techniques pour suivre nos cours. Il n’y a aucun programme à télécharger, ni aucune installation particulière. Il suffit de disposer d’une connexion internet pour accéder à l’intégralité du contenu. La plateforme de cours s’adapte en outre à toutes tailles d’écrans.
- Cependant, dans les environnements professionnels, le bon déroulé du cours peut être conditionné à des aménagements en raison des règles de firewall (pare-feu) et des versions de navigateurs.
La formation est-elle reportable ou remboursable après inscription?
Les frais d’inscription ne sont pas remboursés en cas d’abandon du programme.
En revanche, il est possible de reporter son inscription :
- soit gratuitement sur présentation d’un justificatif valide d’arrêt maladie ou de congé maternité,
- soit en vous acquittant de frais de réinscription partiels.
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