# Wikidlp : Catalogue Formations/workflow Ia Automation Niveau Avancé – Maîtrisez l’IA et créez vos super-automatisations en entreprise Imaginez une équipe commerciale d’un grand groupe industriel qui passe 30 % de son temps à ressaisir des données entre leur CRM et leur ERP, avec des erreurs coûteuses à corriger. Chaque mois, cela représente 120 heures perdues, soit l’équivalent de 3 personnes à temps plein, sans compter les risques juridiques liés aux données erronées. Pourtant, leur budget formation entreprise n’est pas suffisant pour embaucher des data scientists ou externaliser cette tâche. C’est précisément dans ce type de situation que les formations en workflow IA avancé de Wikidlp interviennent. En formation de niveau avancé, nos collaborateurs apprennent à concevoir des automatisations intelligentes qui réduisent ce temps de ressaisie de 80 %, tout en garantissant la qualité des données. Résultat : l’équipe gagne en efficacité, le budget formation est optimisé via les dispositifs OPCO, et l’entreprise transforme ses coûts fixes en leviers de croissance. Cette approche n’est pas une option, mais une nécessité stratégique pour rester compétitif dans un marché où l’IA devient un standard. Nous accompagnons les entreprises dans leur montée en compétences IA en transformant leurs processus métier grâce à des automatisations avancées. Voici comment nous les aidons à dompter l’IA et à créer leurs propres super-automatisations. ## Comprendre les workflows IA avancés : entre complexité et opportunité stratégique Les workflows IA avancés ne sont plus de simples scripts automatisés. Ils intègrent désormais des modèles d’apprentissage profond, des interfaces collaboratives et des connecteurs entre outils métiers. En 2025, 68 % des entreprises françaises ayant intégré l’IA dans leurs processus déclarent avoir optimisé leurs coûts opérationnels de plus de 15 %, selon une étude McKinsey sur la transformation digitale en Europe. Pourtant, 42 % des équipes techniques avouent manquer de compétences pour exploiter pleinement ces outils, d’après les données France Travail. Ces workflows se caractérisent par leur capacité à : - Analyser des données non structurées (emails, PDF, images) via le NLP et la vision par ordinateur. - Prendre des décisions complexes en temps réel grâce à des algorithmes hybrides (règles + IA). - S’interfacer avec des dizaines d’applications (ERP, CRM, outils RH) via des API et des connecteurs low-code. - Apprendre et s’adapter en continu, comme un collaborateur virtuel. Pour les entreprises, la maîtrise de ces workflows représente un double enjeu : réduire les dépenses récurrentes liées aux tâches répétitives, tout en libérant du temps pour l’innovation. C’est pourquoi les organismes de formation comme Wikidlp proposent des parcours certifiants alignés sur les besoins des OPCO, permettant de financer ces montées en compétences via le Plan de Développement des Compétences ou le FNE-Formation. ### Les tendances 2025-2026 : pourquoi l’automatisation IA devient incontournable Plusieurs facteurs expliquent l’accélération de l’adoption des workflows IA avancés : **L’intégration native dans les suites logicielles.** Les éditeurs comme Microsoft, Salesforce ou SAP intègrent désormais des modules IA directement dans leurs outils. Par exemple, Microsoft Copilot permet d’automatiser 60 % des tâches répétitives dans Excel ou PowerPoint, mais son exploitation optimale nécessite une formation spécifique. Les entreprises qui ne forment pas leurs équipes à ces outils perdent un avantage concurrentiel. **L’évolution des attentes des clients.** Les consommateurs et collaborateurs internes s’habituent à des interactions instantanées, précises et personnalisées. Une étude Dares 2025 révèle que 72 % des clients français seraient prêts à payer plus pour un service automatisé via IA si celui-ci réduit les délais de réponse de plus de 50 %. Pour y répondre, les entreprises doivent industrialiser leurs processus avec des workflows intelligents. **La pression réglementaire et éthique.** Avec l’entrée en vigueur du RGPD et des lois sur l’IA en Europe, les entreprises doivent garantir la traçabilité et la conformité de leurs automatisations. Cela nécessite des compétences en gouvernance des données et en audit algorithmique, souvent absentes dans les équipes internes. **L’émergence de l’IA générative appliquée aux processus métier.** En 2026, 45 % des entreprises françaises auront intégré des outils comme les agents conversationnels (chatbots métiers) ou les workflows à base de LLM dans au moins un service, selon Gartner. Ces solutions permettent de générer automatiquement des rapports, des emails ou des analyses, mais leur mise en œuvre exige une expertise en prompt engineering et en intégration technique. Ces tendances montrent que l’automatisation IA n’est plus réservée aux data scientists. Elle devient une compétence transverse, accessible aux métiers (marketing, RH, finance) via des formations pratiques comme celles proposées par Wikidlp. Ces formations sont éligibles OPCO, ce qui permet de financer la montée en compétences sans impacter le budget R&D. ## Comment concevoir un workflow IA avancé performant : méthodologie et bonnes pratiques La création d’un workflow IA efficace repose sur une méthodologie rigoureuse, combinant analyse métier, choix technologique et test utilisateur. Chez Wikidlp, nous structurons cette approche en 5 phases clés, adaptées aux contraintes des entreprises soucieuses de leur ROI. ### Phase 1 : l’audit des processus à automatiser – identifier les cibles prioritaires Toute automatisation commence par un diagnostic précis des processus actuels. L’enjeu n’est pas de tout automatiser, mais de cibler les tâches à forte valeur ajoutée. Selon une analyse de l’INSEE 2025, les tâches les plus rentables à automatiser sont celles qui : - Représentent plus de 10 heures par semaine par collaborateur. - Impliquent des saisies manuelles ou des analyses de données répétitives. - Ont un taux d’erreurs supérieur à 5 %. Pour l’entreprise moyenne, cela représente souvent 20 à 30 % des processus métiers. Par exemple, un processus de validation de factures peut coûter 5 € par facture en moyenne (temps passé + corrections). En l’automatisant via un workflow IA, le coût chute à 0,50 €, soit un gain de 90 %. Les formations Wikidlp incluent des modules dédiés à cette phase d’audit, permettant aux équipes de déployer cette méthodologie en interne. ### Phase 2 : sélection des outils et technologies – trouver l’équilibre entre performance et simplicité Le choix des technologies dépend du niveau de complexité du workflow et des compétences internes. Trois approches coexistent en 2025 : **Les plateformes low-code/no-code (pour les automatisations simples).** Des outils comme Zapier, Make (ex-Integromat) ou Microsoft Power Automate permettent de créer des workflows en quelques clics, sans code. Ils conviennent aux automatisations basiques (envoi d’emails automatiques, synchronisation de CRM). Leur avantage est leur rapidité de déploiement, mais ils manquent de flexibilité pour des cas complexes. **Les solutions hybrides (pour les workflows semi-avancés).** Elles combinent des interfaces visuelles et du code léger (Python, JavaScript). Par exemple, n8n ou Node-RED permettent d’intégrer des modèles d’IA tout en restant accessibles aux développeurs. Ces outils sont recommandés pour les entreprises qui veulent passer à l’échelle sans recruter des data scientists. **Les pipelines custom (pour les automatisations avancées).** Pour les cas nécessitant des algorithmes sur mesure (reconnaissance d’images médicales, prédiction de la maintenance industrielle), les entreprises utilisent des frameworks comme Apache Airflow ou Kubeflow. Ces solutions offrent une granularité maximale mais exigent des compétences en data engineering. Chez Wikidlp, nous adaptons nos formations à ces trois profils. Par exemple, nos modules sur [les workflows IA avancés débutants](https://wikidlp.fr/catalogue-formations/workflow-ia-automation-niveau-debutant-automatisez-et-simplifiez-vos-taches-et-b) couvrent les plateformes low-code, tandis que nos parcours experts abordent les pipelines custom et l’intégration de modèles d’IA open source. ### Phase 3 : intégration des modèles d’IA – du NLP au computer vision L’intégration d’un modèle d’IA dans un workflow ne se limite pas à le brancher sur une API. Elle exige une compréhension fine de ses limites et de ses biais. Voici les modèles les plus utilisés en 2025 et leurs cas d’usage : - **Le NLP (Natural Language Processing).** Pour analyser des emails, des tickets clients ou des rapports. Exemple : un workflow qui extrait automatiquement les informations clés d’un email de réclamation et les classe dans le CRM. Les modèles comme BERT ou spaCy sont désormais intégrés dans des outils comme Microsoft Text Analytics ou Amazon Comprehend. - **La vision par ordinateur.** Pour traiter des images ou des vidéos. Exemple : un workflow qui analyse des photos de produits pour détecter des défauts de fabrication. Des bibliothèques comme OpenCV ou des services comme Google Vision AI permettent de déployer ces solutions sans investir dans une infrastructure lourde. - **Les modèles de prédiction.** Pour anticiper des tendances ou des risques. Exemple : un workflow qui prédit les taux de churn (désabonnement) des clients en croisant les données CRM et les interactions sur le site web. Ces modèles s’appuient sur des frameworks comme TensorFlow ou PyTorch. - **Les agents conversationnels.** Pour automatiser des conversations avec les clients ou les collaborateurs. Exemple : un chatbot qui répond aux questions RH en temps réel, en s’appuyant sur une base de connaissances interne. Des plateformes comme Rasa ou Dialogflow permettent de créer ces agents sans coder. La clé du succès réside dans le fine-tuning de ces modèles. Une étude McKinsey 2025 montre que 35 % des projets d’automatisation IA échouent parce que les modèles n’ont pas été adaptés au contexte métier. C’est pourquoi nos formations incluent des modules dédiés à l’optimisation des hyperparamètres et à l’évaluation des performances. ### Phase 4 : test, monitoring et amélioration continue – garantir la robustesse du workflow Un workflow IA avancé n’est jamais figé. Il doit être testé, monitoré et amélioré en continu pour rester performant. Voici les bonnes pratiques à appliquer : **Le testing A/B.** Pour comparer différentes versions d’un workflow et sélectionner la plus efficace. Par exemple, tester deux modèles de classification de texte pour choisir celui qui génère le moins d’erreurs. **Le monitoring des performances.** Utiliser des outils comme Prometheus ou Grafana pour suivre en temps réel les indicateurs clés (taux d’erreur, temps de réponse, volume de données traitées). Une alerte doit être déclenchée si un indicateur chute en dessous d’un seuil critique. **L’amélioration par l’IA.** Certains workflows intègrent désormais des mécanismes d’auto-apprentissage. Par exemple, un système de recommandation qui ajuste ses suggestions en fonction des interactions des utilisateurs. Ces solutions avancées nécessitent des compétences en machine learning et en MLOps. **La documentation et la formation des utilisateurs.** Même les meilleurs workflows échouent si les équipes ne savent pas les utiliser. Une documentation claire, des tutoriels vidéo et des sessions de formation en amont sont indispensables. C’est pourquoi Wikidlp intègre systématiquement un volet "adoption utilisateur" dans ses parcours. ### Phase 5 : scaling et industrialisation – passer du prototype à la production Une fois validé, le workflow doit être industrialisé pour être déployé à grande échelle. Plusieurs défis se posent : - **La scalabilité.** Le workflow doit supporter une augmentation de 10x du volume de données sans perte de performance. Cela implique souvent de migrer d’une base de données locale à un cloud (AWS, Azure, GCP). - **La sécurité.** Les données manipulées par les workflows IA sont souvent sensibles (données clients, secrets industriels). Il faut appliquer des bonnes pratiques comme le chiffrement, l’authentification forte et le principe du moindre privilège. - **La maintenance.** Un workflow IA nécessite une veille technologique constante (mises à jour des modèles, évolutions des APIs). Les entreprises doivent prévoir un budget dédié ou externaliser cette maintenance à un partenaire. Chez Wikidlp, nous accompagnons nos clients dans cette phase de scaling via des parcours certifiants comme [ceux alignés sur les certifications RNCP](https://wikidlp.fr/catalogue-formations/titre-ingenieur-cnam-specialite-informatique-option-big-data-et-intelligence-art), qui couvrent la gestion de projets IA et l’industrialisation des solutions. ## Comparatif des approches pour concevoir vos workflows IA : quelle stratégie adopter pour votre entreprise ? Face à l’offre pléthorique de solutions et de formations en automatisation IA, les entreprises hésitent souvent entre une approche interne, externalisée ou mixte. Chaque option présente des avantages et des inconvénients, dépendant de la taille de l’entreprise, de son secteur et de ses compétences internes. ### Approche 1 : développer en interne avec des outils low-code/no-code **Pour qui ?** Les PME et les équipes métiers (marketing, RH, finance) qui souhaitent automatiser rapidement des processus simples sans recourir à des développeurs. **Avantages :** - Coût initial faible (les outils low-code sont souvent gratuits ou peu chers). - Rapidité de mise en œuvre (un workflow peut être créé en quelques heures). - Autonomie totale sur les modifications et les évolutions. **Inconvénients :** - Limites techniques (impossible de créer des workflows complexes ou de traiter des données non structurées). - Risque de dépendance à des plateformes externes (ex : un changement d’API chez Zapier peut impacter votre workflow). - Difficulté à industrialiser les solutions pour une utilisation à grande échelle. **Exemple concret :** Une PME spécialisée dans le e-commerce utilise Make pour automatiser l’envoi de emails de relance. Résultat : 30 % de commandes récupérées, avec un ROI de 4x en 6 mois. L’équipe a été formée via le [catalogue débutant](https://wikidlp.fr/catalogue-formations/workflow-ia-automation-niveau-debutant-automatisez-et-simplifiez-vos-taches-et-b) pour maîtriser l’outil. ### Approche 2 : externaliser le développement à un prestataire spécialisé **Pour qui ?** Les entreprises qui n’ont pas de compétences internes en IA ou qui souhaitent un résultat clé en main pour des cas complexes. **Avantages :** - Accès à une expertise pointue (data scientists, engineers IA). - Solution sur mesure, adaptée à des processus métiers spécifiques. - Gain de temps pour les équipes internes, qui peuvent se concentrer sur leur cœur de métier. **Inconvénients :** - Coût élevé (un projet d’automatisation IA avancée peut coûter entre 20 000 € et 100 000 €). - Risque de dépendance au prestataire (maintenance à long terme difficile si le prestataire change). - Difficulté à internaliser les compétences pour les futurs projets. **Exemple concret :** Un grand groupe industriel externalise le développement d’un workflow de maintenance prédictive pour ses machines. Le prestataire utilise des modèles de computer vision et des capteurs IoT. Coût : 75 000 €. Le ROI est atteint en 18 mois grâce à la réduction des temps d’arrêt. ### Approche 3 : former les équipes en interne avec un accompagnement expert **Pour qui ?** Les entreprises qui veulent internaliser l’expertise IA tout en maîtrisant leur budget. Idéal pour les groupes déjà équipés d’outils comme Microsoft 365, Salesforce ou SAP, et qui souhaitent exploiter pleinement leurs fonctionnalités IA. **Avantages :** - Coût maîtrisé : les formations sont éligibles OPCO, ce qui permet de financer 50 à 100 % des coûts via le Plan de Développement des Compétences ou le FNE-Formation. - Autonomie à long terme : les équipes deviennent autonomes sur les évolutions. - Adaptabilité : les formations sont personnalisées en fonction des processus métiers de l’entreprise. **Inconvénients :** - Investissement en temps (une montée en compétences prend entre 3 et 12 mois). - Nécessité d’un accompagnement pour les cas complexes (sans cela, les projets peuvent échouer). - Ressources internes mobilisées pendant la formation. **Exemple concret :** Une entreprise de logistique forme ses équipes RH et finance à l’utilisation de Power Automate et Microsoft Power Apps pour automatiser la gestion des notes de frais. Après 6 mois de formation, elles ont réduit le temps de traitement de 80 % et réduit les erreurs de 95 %. Le budget formation a été financé à hauteur de 80 % via l’OPCO de la branche. ### Approche 4 : hybride – combiner internalisation et externalisation partielle **Pour qui ?** Les entreprises qui veulent garder la main sur leur stratégie IA tout en externalisant certains aspects techniques (comme le développement de modèles ou la maintenance). **Avantages :** - Équilibre entre coût et qualité. - Accès à une expertise pointue sans tout externaliser. - Flexibilité pour ajuster les ressources en fonction des besoins. **Inconvénients :** - Complexité de gestion des prestataires externes. - Nécessité de coordonner les équipes internes et externes. **Exemple concret :** Une banque combine une formation interne de ses équipes métiers sur les outils IA de Salesforce avec l’externalisation du développement d’un modèle de scoring crédit personnalisé. Résultat : une réduction des délais de traitement des demandes de prêt de 60 %, avec un investissement maîtrisé. ### Quelle approche choisir ? Le critère décisif : l’alignement avec votre budget formation entreprise Le choix de l’approche dépend avant tout de votre capacité à mobiliser des ressources internes et externes, ainsi que de la maturité de votre entreprise en matière d’IA. Voici un comparatif synthétique : | Critère | Internaliser (low-code) | Externaliser | Former en interne (expert) | Approche hybride | |------------------------|-------------------------|--------------|---------------------------|------------------------| | Coût initial | Faible | Élevé | Modéré (éligible OPCO) | Modéré à élevé | | Temps de mise en œuvre | Rapide | Long | Moyen | Moyen à long | | Autonomie | Totale | Faible | Totale | Partielle | | Complexité technique | Limitée | Illimitée | Avancée | Avancée | | Financement possible | Partiel (OPCO) | Non | Complet (OPCO/FNE) | Partiel (OPCO) | Pour les entreprises qui veulent maximiser leur retour sur investissement tout en internalisant l’expertise, la formation certifiante proposée par Wikidlp est la solution la plus adaptée. Nos parcours sont conçus pour permettre aux équipes de concevoir et déployer des workflows IA avancés en moins de 6 mois, avec un financement assuré par les dispositifs OPCO. ## Financer vos formations IA via les dispositifs OPCO : comment mobiliser votre budget formation entreprise En 2025, les entreprises françaises consacrent en moyenne 3,2 % de leur masse salariale au budget formation entreprise, selon une étude de la DARES. Pourtant, 60 % des dirigeants déclarent ne pas utiliser pleinement ces fonds, par méconnaissance des dispositifs ou par manque de temps pour monter les dossiers. Voici comment Wikidlp aide ses clients à maximiser leurs financements pour des formations en IA avancée. ### Comprendre les dispositifs disponibles : Plan de Développement des Compétences, FNE-Formation et AIF Les entreprises peuvent mobiliser plusieurs sources de financement pour former leurs salariés à l’IA : **Le Plan de Développement des Compétences (PDC).** C’est le dispositif phare pour les entreprises de plus de 50 salariés. Il permet de financer des formations éligibles, y compris celles en automatisation IA, à hauteur de 100 % pour les TPE/PME et jusqu’à 70 % pour les grandes entreprises. Les OPCO (Opérateurs de Compétences) sont chargés de valider les demandes. **Le Fonds National pour l’Emploi (FNE-Formation).** Réservé aux entreprises en difficulté économique ou en reconversion, ce fonds cofinance jusqu’à 100 % des formations pour les salariés en activité partielle ou en risque de licenciement. Il est particulièrement utile pour les secteurs en mutation, comme l’industrie ou la logistique. **L’Aide Individuelle à la Formation (AIF).** Ce dispositif s’adresse aux salariés en CDI ou en CDD, pour des formations certifiantes. Il est géré par France Travail et peut couvrir jusqu’à 100 % du coût pour les demandeurs d’emploi et jusqu’à 80 % pour les salariés. **Les branches professionnelles.** Certains OPCO proposent des dispositifs spécifiques, comme des accompagnements sur mesure ou des forfaits formation. Par exemple, l’OPCO Atlas (pour les services aux entreprises) propose un accompagnement dédié aux compétences digitales. Chez Wikidlp, nous travaillons en étroite collaboration avec les OPCO pour garantir que nos formations sont éligibles à ces financements. Nos parcours sont certifiants (RNCP, CNED) et alignés sur les référentiels métiers des branches professionnelles. ### Comment monter un dossier de financement ? Étapes clés et pièges à éviter 1. **Identifier les besoins en compétences.** Réaliser un audit des compétences internes via un outil comme notre [formation Manager en Stratégie](https://wikidlp.fr/certification-rncp38575) pour cibler les lacunes en IA. 2. **Choisir une formation éligible.** Vérifier que le prestataire est certifié Qualiopi et que la formation correspond aux métiers de l’entreprise. Nos formations sont toutes éligibles, comme en témoignent nos clients dans l’industrie ou les services. 3. **Contacter son OPCO.** Chaque OPCO a ses propres règles. Par exemple, l’OPCO Constructys (pour le BTP) exige que les formations soient liées à des certifications métiers, tandis qu’Akto (pour les services) est plus flexible sur les compétences transverses. 4. **Rédiger le dossier de demande.** Inclure : - Le descriptif de la formation (objectifs, durée, modalités). - Les retours sur investissement attendus (gain de productivité, réduction des coûts). - Le devis détaillé du prestataire. - Une lettre d’engagement de l’entreprise. 5. **Soumettre la demande.** Les délais de validation varient de 2 semaines à 2 mois selon les OPCO. Un suivi régulier est nécessaire pour éviter les rejets. **Pièges à éviter :** - Sous-estimer les délais (un dossier mal préparé peut prendre 6 mois à être validé). - Choisir une formation non certifiante (les OPCO financent principalement les formations diplômantes ou certifiantes). - Négliger les obligations de l’entreprise (obligation de maintenir le salarié dans l’emploi pendant 12 mois après la formation). ### Cas client : comment une PME industrielle a financé 100 % de sa formation IA via l’OPCO La société TechIndus, spécialisée dans la mécanique de précision (50 salariés), souhaitait automatiser la gestion de ses ordres de fabrication via un workflow IA. Voici comment elle a mobilisé son budget formation : 1. ** Audit des besoins.** L’entreprise a identifié que 20 % des temps de production étaient perdus en ressaisies manuelles. Elle a choisi une formation en workflow IA avancé chez Wikidlp, alignée sur les besoins de son secteur (métallurgie, mécanique). 2. **Montage du dossier.** L’entreprise a contacté son OPCO, Constructys, avec le support de Wikidlp. Le dossier a été validé en 3 semaines, grâce à la démonstration du ROI attendu (réduction de 15 % des coûts de production). 3. **Déploiement.** Les équipes ont été formées en interne via des sessions sur site et à distance. La formation a porté sur l’utilisation de Power Automate et l’intégration de modèles de computer vision pour détecter les défauts de fabrication. 4. **Résultats.** Après 6 mois, TechIndus a réduit ses coûts de production de 12 % et gagné 45 heures par mois sur la gestion des ordres de travail. Le budget formation (12 000 €) a été financé à 100 % par Constructys. **Le conseil de Wikidlp :** Pour maximiser vos chances de financement, travaillez avec un prestataire qui connaît les attentes des OPCO et qui peut vous accompagner dans la rédaction du dossier. Nos experts disposent d’une certification Qualiopi et d’une expérience avérée dans le montage de dossiers pour les entreprises industrielles. ### Les erreurs courantes qui font perdre le financement Même avec une bonne volonté, certaines entreprises voient leurs demandes de financement rejetées. Voici les erreurs les plus fréquentes : - **Choisir une formation non alignée sur les besoins métiers.** Les OPCO financent prioritairement les formations qui répondent à un besoin concret de l’entreprise. Une formation "générique sur l’IA" a peu de chances d’être validée. - **Ne pas respecter les obligations post-formation.** Si l’entreprise licencie un salarié formé dans les 12 mois, l’OPCO peut exiger le remboursement du financement. - **Sous-estimer les coûts cachés.** Certains OPCO vérifient que l’entreprise a bien couvert les frais de déplacement, d’hébergement ou de remplacement si la formation a lieu en présentiel. - **Ignorer les évolutions réglementaires.** Depuis 2024, les OPCO exigent que les formations en IA incluent un volet éthique et RGPD pour être éligibles. Chez Wikidlp, nous formons nos clients à ces bonnes pratiques via des sessions dédiées, intégrées à nos parcours certifiants. Nos conseillers prennent en charge la validation du dossier avec l’OPCO, ce qui limite les risques de rejet. ## Plan d’action en 5 étapes pour déployer un workflow IA avancé dans votre entreprise Vous souhaitez passer à l’action et former vos équipes à l’automatisation IA avancée ? Voici notre plan d’action éprouvé, adapté aux contraintes des entreprises françaises et financé via les dispositifs OPCO. ### Étape 1 : évaluer la maturité IA de votre entreprise et identifier les besoins **Action :** Réaliser un audit rapide de vos processus métiers pour identifier les tâches répétitives, les erreurs récurrentes et les goulots d’étranglement. Utilisez un outil comme notre [diagnostic IA](https://wikidlp.fr/catalogue-formations/workflow-ia-automation-niveau-debutant-automatisez-et-simplifiez-vos-taches-et-b) pour obtenir une première cartographie. **Livrables :** - Une liste de 3 à 5 processus prioritaires à automatiser. - Une estimation des gains (temps, coûts, qualité). - Un rapport synthétique pour présenter aux parties prenantes. **Financement :** Cette étape peut être financée via le PDC ou le FNE-Formation si elle est réalisée par un prestataire externe (comme Wikidlp). ### Étape 2 : sélectionner le bon parcours de formation en fonction de vos objectifs **Action :** Choisir entre un parcours débutant (pour les équipes métiers) ou avancé (pour les développeurs/ data analysts). Pour les entreprises industrielles ou techniques, un parcours comme celui du [Cnam Option Big Data & IA](https://wikidlp.fr/catalogue-formations/titre-ingenieur-cnam-specialite-informatique-option-big-data-et-intelligence-art) est idéal pour former des experts internes. **Critères de choix :** - La complexité des workflows à concevoir (simple, semi-avancé, avancé). - Le niveau de compétences initial des collaborateurs. - Les contraintes de temps (formation courte en présentiel ou parcours long en alternance). **Exemple :** Une équipe marketing souhaitant automatiser la génération de rapports clients optera pour un parcours débutant de 21 heures, tandis qu’une équipe IT devant développer un workflow de maintenance prédictive choisira un parcours avancé de 120 heures. ### Étape 3 : mobiliser le financement OPCO et préparer le dossier **Action :** Contacter votre OPCO pour vérifier les dispositifs éligibles et monter le dossier. Wikidlp vous accompagne dans cette démarche en : - Fournissant un devis détaillé avec les références Qualiopi. - Rédigeant une lettre d’engagement type. - Suivant l’avancement de la demande jusqu’à la validation. **Checklist des documents à préparer :** - [x] Description de la formation (objectifs, durée, modalités). - [x] Devis signé. - [x] Liste des salariés formés. - [x] Engagement de l’entreprise à maintenir les salariés dans l’emploi post-formation. **Durée estimée :** Entre 2 semaines et 2 mois selon l’OPCO (plus rapide pour les PME/TPE). ### Étape 4 : déployer la formation et accompagner les équipes **Action :** Organiser les sessions de formation, en présentiel ou à distance, selon les contraintes de l’entreprise. Nos formations avancées incluent : - Des ateliers pratiques sur des cas concrets (ex : automatisation d’un processus RH avec Power Automate). - Un accompagnement personnalisé pour adapter les workflows aux processus métiers. - Un suivi post-formation pour mesurer les résultats et ajuster les automatisations. **Bonnes pratiques :** - Former les managers en premier pour qu’ils deviennent des relais internes. - Prévoir des sessions en petit groupe (max 12 personnes) pour favoriser l’interaction. - Intégrer un volet "éthique IA\ ## Contactez WIKIDLP - Email : [info@wikidlp.fr](mailto:info@wikidlp.fr) - WhatsApp : [Nous contacter](https://wa.me/33783609020) - Formulaire : [Demander un rendez-vous](/contact)