Descriptif

PECB Certified Artificial Intelligence Manager (CAIM) est une formation de 5 jours (35 heures), de niveau intermédiaire, rattachée au domaine « Intelligence artificielle expert ». Piloter la stratégie, la gouvernance et le portefeuille de projets d'intelligence artificielle d'une organisation. Conçue et animée par des praticiens en activité, elle alterne apports ciblés (30 %) et mises en pratique (70 %) sur des laboratoires cloud individuels, avec des cas inspirés des secteurs banque, assurance et services publics. Disponible en inter-entreprises, en intra sur catalogue et en version sur mesure adaptée au contexte de l'entreprise.

Objectifs pédagogiques

À l'issue de la formation, le participant sera capable de :

Enjeux stratégiques et cas d'usage de l'IA
Gouvernance, comités et cartographie des systèmes d'IA
Cadre réglementaire, éthique et gestion des risques
Conduite du changement et mesure de la valeur
Examen de certification PECB

Programme détaillé

N°	Contenus et activités	Durée
Jour 1
1	Ouverture : tour de table, attentes, présentation du parcours de certification PECB CAIM et du cas d'entreprise fil rouge	1 h
2	Enjeux stratégiques de l'IA : chaîne de valeur, typologies de cas d'usage, maturité et conditions de réussite	2 h
3	Atelier : qualifier un portefeuille de dix cas d'usage fictifs — valeur, faisabilité, données disponibles, risques — et produire la matrice de priorisation	2,5 h
4	Cas pratique : construire l'analyse de rentabilité d'un cas d'usage retenu (coûts, gains, horizon, hypothèses)	1,5 h
Jour 2
5	Structurer la gouvernance : instances, rôles, délégations et articulation avec la gouvernance des SI existante	1,5 h
6	Travaux pratiques : établir la cartographie des systèmes d'IA de l'entreprise fil rouge et le registre associé	2 h
7	Atelier : rédiger le mandat du comité IA et le processus de saisine, puis définir les politiques internes d'usage et les règles de validation humaine	2 h
8	Cadre réglementaire et normatif : règlement européen sur l'IA, ISO/IEC 42001 et ISO/IEC 23894 — obligations selon le niveau de risque	1,5 h
Jour 3
9	Travaux pratiques : classer six systèmes fictifs par niveau de risque, en déduire les obligations documentaires et construire le registre des risques IA avec ses mesures de traitement	2,5 h
10	Mise en situation : arbitrer en comité un cas d'usage à risque élevé — conditions, report ou refus argumenté	1 h
11	Prompt engineering pour dirigeants : structurer une consigne, guider par l'exemple, itérer et contrôler le résultat avant décision, puis constituer la bibliothèque de consignes du comité IA	2 h
12	Travaux pratiques : décision fondée sur la donnée — construire un tableau de bord Power BI sur les données fictives du portefeuille IA et en tirer une lecture d'arbitrage	1,5 h
Jour 4
13	Fondamentaux de l'automatisation pilotée par l'IA : déclencheurs, connecteurs, appels d'outils et points de contrôle humains obligatoires	1,5 h
14	Travaux pratiques : automatiser un processus du cas fil rouge avec un moteur de scénarios, éprouver les cas d'erreur et mesurer le retour attendu	2 h
15	Atelier : bâtir le plan de conduite du changement — parties prenantes, communication, réseau de référents — et définir les indicateurs de valeur et d'adoption du portefeuille	2 h
16	Travaux pratiques : préparer et animer la revue de portefeuille — décisions d'arrêt, de poursuite et de passage à l'échelle	1 h
17	Révision des domaines 1 à 3 du référentiel CAIM : questions type et correction commentée	0,5 h
Jour 5
18	Révision des domaines 4 et 5 du référentiel CAIM et méthodologie de l'épreuve à livre ouvert	2 h
19	Examen blanc chronométré de quatre-vingts questions à choix multiple et correction commentée des erreurs	1,5 h
20	Bilan des acquis, modalités de certification PECB et plan d'action individuel	0,5 h
21	Examen de certification PECB Certified Artificial Intelligence Manager : quatre-vingts questions à choix multiple, à livre ouvert	3 h

Méthodes pédagogiques

Pédagogie active : 51 % du temps en pratique encadrée — laboratoires cloud provisionnés par participant, travaux pratiques guidés, fil rouge applicatif —, le reste en apports structurés, démonstrations commentées, cadrage et évaluation
répartition calculée sur le déroulé détaillé de cette formation, et non annoncée de façon uniforme
classe inversée avec prérequis sur le LMS
apprentissage adaptatif selon le positionnement initial
travaux en binômes
classe virtuelle en séquences de 3 h 30 maximum sur Microsoft Teams
support clair, complet et paginé remis à chaque participant

Technologies et outils mobilisés

ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894, règlement européen sur l’IA, référentiels de gouvernance des SI

Modalités d'évaluation et de validation

Positionnement initial en ligne
quiz de validation à chaque séquence
évaluation finale des acquis (QCM et mise en situation)
satisfaction à chaud
questionnaire de transfert à 30 jours
attestation de fin de formation
préparation et passage de la certification Certified Artificial Intelligence Manager – CAIM (PECB)
l'examen de certification PECB, sa correction et la délivrance du certificat sont inclus dans le prix de la formation

Plateforme, laboratoires et ressources

LMS DATAROCKSTARS : parcours, supports numériques, quiz, évaluations, émargement par demi-journée
laboratoires cloud individuels accessibles depuis un navigateur, sans installation, données fictives, détruits en fin de session
bibliothèque O'Reilly (plus de 60 000 ressources)
accès aux supports pendant 6 mois