Gemini et NotebookLM : les outils IA de Google pour une productivité augmentée en entreprise
- Durée
- Durée :1 jours
- Niveau
- Niveau :Fondamental
- Certification
- Certification :Non
790€ HT
Prochaine session :
Déployer une stratégie IA en entreprise : Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic ou open source ?
Comparer les écosystèmes IA et définir une architecture adaptée aux enjeux stratégiques de l’organisationDescription de la formation Strategie IA entreprise
Qu'est-ce qu'une stratégie IA en entreprise ?
Déployer une stratégie IA en entreprise consiste à sélectionner, structurer et gouverner les technologies d’intelligence artificielle adaptées aux enjeux métiers, aux contraintes réglementaires et à l’architecture du système d’information. Entre solutions intégrées (Google, Microsoft), plateformes spécialisées (OpenAI, Anthropic) et modèles open source souverains, les organisations doivent arbitrer selon des critères de coûts, de sécurité, d’intégration et de scalabilité.
Pourquoi suivre une formation Déployer une stratégie IA en entreprise : Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic ou open source ?
Face à la multiplication des offres IA, les directions générales et DSI doivent prendre des décisions structurantes engageant l’entreprise sur plusieurs années. Cette formation permet de comparer objectivement les écosystèmes, d’analyser les modèles économiques, d’évaluer les impacts en matière de sécurité et de gouvernance, et de choisir une architecture cohérente avec la stratégie globale. Elle fournit une grille d’aide à la décision directement exploitable en comité stratégique.
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir analyser et comparer les principaux écosystèmes IA afin de définir une stratégie et une architecture adaptées aux enjeux de l’entreprise.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Déployer une stratégie IA en entreprise : Google, Microsoft, OpenAI, Anbthropic ou open source ?, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comparer les écosystèmes IA : Google, Microsoft, OpenAI et solutions open source.
- Analyser les modèles économiques et les coûts associés.
- Évaluer les enjeux de sécurité, conformité et gouvernance.
- Identifier les impacts sur l’architecture du SI et l’organisation.
- Construire une grille d’aide à la décision stratégique.
Jour 1
Approche Microsoft : Copilot et Azure AI
Approche OpenAI : ChatGPT Enterprise et API
Approche Anthropic : Claude (offres entreprise et API) et positionnement
Approche open source : modèles souverains et déployables (cloud privé / on‑premise) Travaux pratiquesObjectif :Comparer objectivement les forces et limites de chaque écosystème.
Description :À partir d’un cas d’entreprise fictive, les participants analysent les avantages, contraintes et risques de chaque solution. Quels critères sont réellement différenciants pour votre organisation ? Une restitution collective permet de formaliser un premier tableau comparatif stratégique.
Différences de facturation : seat-based, tokens/usage, coûts de service et support
Coûts directs et indirects (formation, conduite du changement)
Scalabilité et prévision budgétaire
ROI et indicateurs de performanceTravaux pratiquesObjectif :Évaluer l’impact financier d’un choix technologique.
Description :Les participants construisent une estimation budgétaire simplifiée selon différents scénarios de déploiement. Quel modèle est le plus soutenable à moyen terme ? Une discussion collective permet d’identifier les leviers d’optimisation des coûts.
Conformité réglementaire (RGPD, IA Act)
Gouvernance des usages et rôles internes
Gestion des risques et dépendance fournisseurTravaux pratiquesObjectif :Identifier les risques stratégiques et définir des mesures de contrôle.
Description :À partir de scénarios à risque (données sensibles, dépendance cloud, audit réglementaire), les participants élaborent une matrice de risques. Comment sécuriser une stratégie IA sans freiner l’innovation ? Les groupes présentent leurs recommandations et les confrontent aux autres analyses.
Interopérabilité avec le SI existant
Stratégie multi-fournisseurs ou standardisation
Plan de déploiement progressifTravaux pratiquesObjectif :Construire une feuille de route stratégique adaptée à son organisation.
Description :Chaque participant élabore une feuille de route IA sur 12 à 24 mois incluant choix technologique, gouvernance et indicateurs de suivi. Faut-il privilégier une approche unique ou hybride ? Une restitution finale permet de valider la cohérence stratégique et la faisabilité opérationnelle des plans proposés.
Panorama des écosystèmes IA du marché
Approche Google : IA intégrée à Google Workspace et Google CloudApproche Microsoft : Copilot et Azure AI
Approche OpenAI : ChatGPT Enterprise et API
Approche Anthropic : Claude (offres entreprise et API) et positionnement
Approche open source : modèles souverains et déployables (cloud privé / on‑premise) Travaux pratiquesObjectif :Comparer objectivement les forces et limites de chaque écosystème.
Description :À partir d’un cas d’entreprise fictive, les participants analysent les avantages, contraintes et risques de chaque solution. Quels critères sont réellement différenciants pour votre organisation ? Une restitution collective permet de formaliser un premier tableau comparatif stratégique.
Modèles économiques et analyse des coûts
Licences utilisateurs vs consommation APIDifférences de facturation : seat-based, tokens/usage, coûts de service et support
Coûts directs et indirects (formation, conduite du changement)
Scalabilité et prévision budgétaire
ROI et indicateurs de performanceTravaux pratiquesObjectif :Évaluer l’impact financier d’un choix technologique.
Description :Les participants construisent une estimation budgétaire simplifiée selon différents scénarios de déploiement. Quel modèle est le plus soutenable à moyen terme ? Une discussion collective permet d’identifier les leviers d’optimisation des coûts.
Sécurité, conformité et gouvernance
Protection des données et confidentialitéConformité réglementaire (RGPD, IA Act)
Gouvernance des usages et rôles internes
Gestion des risques et dépendance fournisseurTravaux pratiquesObjectif :Identifier les risques stratégiques et définir des mesures de contrôle.
Description :À partir de scénarios à risque (données sensibles, dépendance cloud, audit réglementaire), les participants élaborent une matrice de risques. Comment sécuriser une stratégie IA sans freiner l’innovation ? Les groupes présentent leurs recommandations et les confrontent aux autres analyses.
Choisir la bonne architecture et construire la feuille de route
Architecture centralisée vs hybrideInteropérabilité avec le SI existant
Stratégie multi-fournisseurs ou standardisation
Plan de déploiement progressifTravaux pratiquesObjectif :Construire une feuille de route stratégique adaptée à son organisation.
Description :Chaque participant élabore une feuille de route IA sur 12 à 24 mois incluant choix technologique, gouvernance et indicateurs de suivi. Faut-il privilégier une approche unique ou hybride ? Une restitution finale permet de valider la cohérence stratégique et la faisabilité opérationnelle des plans proposés.
Public cible :
Direction générale, DSI, responsables innovation, responsables transformation digitale, architectes SI et décideurs impliqués dans les choix technologiques.
Prérequis :
Avoir une connaissance générale du fonctionnement du système d’information de l’entreprise et des enjeux de transformation digitale. Cette formation s’adresse à des profils décisionnaires ou stratégiques.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 04/03/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
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