Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne

Outils IA & Management

École de Management
Cadrage Pédagogique

Note de cadrage pédagogique

1. Objet et ambition du cours

Le cours « Outils IA & Management » a pour objet de former des étudiantes et étudiants à la compréhension, l’évaluation et le pilotage managérial de l’Intelligence Artificielle (IA) dans les organisations.

À rebours d’un enseignement centré sur la prise en main d’applications, le cours vise à développer une compétence centrale pour le management contemporain : prendre des décisions robustes face à une technologie qui modifie simultanément les structures de coût, les risques, les dépendances et les conditions d’exécution.

L’objectif est double :

fournir une grille de lecture stratégique (puissance, souveraineté, dépendances, création de valeur) ;
transmettre un outillage managérial (méthodes, cadres d’arbitrage, livrables) permettant de concevoir et de déployer des solutions IA dans un cadre réaliste, responsable et actionnable.

2. Définition opérationnelle du terme « outils »

Dans ce cours, le terme « outils » désigne prioritairement l’outillage décisionnel et organisationnel nécessaire au déploiement de l’IA :

cadres d’arbitrage et grilles d’analyse ;
méthodes de cadrage (valeur, risques, dépendances) ;
principes de gouvernance (données, responsabilités, conformité) ;
dispositifs de pilotage (indicateurs, contrôle, réversibilité) ;
schémas d’exécution (industrialisation, agents, supervision).

                Le cours n’a pas pour finalité de présenter un catalogue de logiciels de type Software as a Service (SaaS), ni d’enseigner des “trucs” d’utilisation. Les démonstrations, lorsqu’elles existent, servent à illustrer une logique de décision et non à former à un produit.
            

3. Fil directeur du cours

Le cours s’organise autour d’un fil directeur unique, mobilisé à chaque séance :

Manager l’IA = arbitrer Valeur × Risque × Dépendance

Valeur : productivité, qualité, vitesse d’exécution, nouveaux revenus, réduction de coûts et de risques.
Risque : fiabilité, sécurité, conformité, réputation, responsabilité, effets organisationnels.
Dépendance : verrouillage fournisseur, réversibilité, souveraineté, continuité d’activité, asymétries de pouvoir.

Ce fil directeur permet d’éviter deux écueils fréquents : la réduction de l’IA à une question “d’outil”, déconnectée des contraintes et du pilotage ; et l’approche purement technique, qui omet les arbitrages économiques, juridiques et humains.

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4. Progression pédagogique et cohérence du semestre

Le cours est structuré en six volets cohérents, allant des déterminants macro‑stratégiques (pouvoir, souveraineté) jusqu’aux modalités concrètes d’exécution (agents, industrialisation). Chaque volet introduit une dimension essentielle de la décision managériale.

Séance 1 – IA, souveraineté et pouvoir

Objectif : comprendre l’IA comme infrastructure de puissance et analyser ses effets sur les dépendances critiques et les décisions irréversibles.

Séance 2 – Infrastructure et dépendances

Objectif : comprendre ce qui rend l’IA contraignante dans le réel (ressources, coûts, exploitation) et pourquoi les choix techniques deviennent des choix stratégiques.

Séance 3 – Données et création de valeur

Objectif : analyser la donnée comme carburant de la valeur IA : qualité, gouvernance, architecture informationnelle, avantage compétitif.

Séance 4 – Droit, éthique et responsabilité

Objectif : intégrer le cadre contraint (conformité, responsabilité, usages acceptables) afin de sécuriser le déploiement et d’éviter les angles morts managériaux.

Séance 5 – Transformation humaine

Objectif : traiter les conditions de réussite organisationnelles : adoption, compétences, conduite du changement, incitations, facteurs d’échec.

Séance 6 – Outils, agents et exécution

Objectif : passer de la stratégie à l’action : design d’exécution, agents, supervision, indicateurs, industrialisation, réduction du « POC théâtre ».