0.1 Bienvenue : démystifier l'IA, sans hype ni méfiance
Sommaire de la leçon4
Ce cours ne vous vend rien#
Permettez-moi d'être direct dès la première page.
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Ce cours ne cherche pas à vous convaincre que l'IA va transformer votre entreprise. Il ne cherche pas non plus à vous rassurer en minimisant les changements en cours. Son objectif est plus modeste — et plus utile : vous donner les outils pour décider en connaissance de cause.
Au fil de ma carrière, j'ai accompagné huit projets d'IA dans des entreprises industrielles en Afrique de l'Ouest francophone : une sucrerie au Sénégal, deux agroalimentaires en Côte d'Ivoire, une unité de conditionnement au Sénégal, une société minière artisanale au Mali, et trois PME manufacturières au Maroc et au Burkina Faso. Certains de ces projets ont bien marché. D'autres ont échoué. Je vais vous parler des deux sans filtre.
L'échec le plus cuisant ? Un projet de maintenance prédictive dans une sucrerie de la région de Saint-Louis : 18 mois de travail, un prestataire sérieux, des données disponibles — et pourtant le système a été abandonné 6 mois après le déploiement. Pas pour des raisons techniques. Pour des raisons humaines et organisationnelles que nous aurions pu anticiper. Vous apprendrez à les identifier dans le chapitre 4.
Le succès le plus inattendu ? Un simple chatbot de codes défauts déployé chez un fabricant de boissons à Abidjan. En 3 semaines de développement, les techniciens de nuit ont réduit de 40 % le temps de résolution des pannes courantes. Zéro data scientist, zéro serveur dédié, budget inférieur à 800 000 FCFA.
Cette formation est structurée en six chapitres progressifs :
CH01 — Comprendre l'IA : distinguer l'IA de l'automatisation et du numérique, corriger les idées reçues les plus courantes, comprendre pourquoi l'IA est accessible aujourd'hui même aux PME africaines.
CH02 — Les familles d'IA : les systèmes à règles, le machine learning, l'IA générative. Quelle technologie pour quel type de problème.
CH03 — Les cas d'usage industriels : un catalogue commenté de 15 cas d'usage réels, de la maintenance à la logistique en passant par l'administratif.
CH04 — Les conditions de succès et les limites : ce qui fait réussir ou échouer un projet IA — données, facteurs humains, contraintes éthiques et réglementaires.
CH05 — Initier une démarche IA : comment choisir son premier projet, quelle démarche suivre, comment dialoguer efficacement avec un prestataire.
CH06 — Projet intégrateur : construire votre propre fiche opportunité IA pour un problème réel de votre entreprise.
Ce cours ne vous apprendra pas à programmer. Aucune ligne de code ne sera écrite. Aucune formule mathématique ne sera expliquée.
Ce cours ne vous formera pas à devenir data scientist. Ce n'est pas son objectif. Il s'adresse à des dirigeants et cadres techniques qui doivent comprendre, évaluer et piloter — pas développer.
Ce cours ne vous donnera pas de réponse universelle. Chaque entreprise, chaque problème, chaque contexte est différent. Ce que vous allez construire ici, c'est un cadre de décision adapté à votre réalité.
Chaque leçon est conçue pour être lue en 10 à 15 minutes. Les ateliers pratiques (CH03, CH06) nécessitent 30 à 45 minutes et demandent d'avoir sous la main des informations sur votre propre entreprise : vos processus, vos données disponibles, vos problèmes récurrents.
Vous pouvez suivre les chapitres dans l'ordre ou naviguer directement vers les thèmes les plus urgents pour vous. Cependant, si vous n'avez aucune base en IA, je vous recommande de commencer par CH01 et CH02 avant d'aller plus loin.
Les assets PDF téléchargeables sont conçus pour être utilisés en dehors de la formation : en réunion avec votre équipe, en rendez-vous avec un prestataire, ou pour un audit interne rapide de votre maturité IA.
Commençons.