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Édition · 25 mai 2026
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FORMATION IA

IA pour les DSI et VP Ingénierie : Conception de l'Organisation Technique

Repartez avec une stratégie d'ingénierie augmentée par l'IA couvrant les talents, les outils et les investissements plateforme.

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Format
programme
Durée
20-32h
Niveau
practitioner
Taille de groupe
6-20
Prix / participant
€4K-€7K
Prix groupe
€25K-€55K
Public
CTOs, VP Engineering et Heads of Platform dans les organisations technologiques de taille moyenne à grande
Prérequis
Rôle actif de leadership engineering (CTO, VP Eng ou équivalent) ; familiarité avec le cycle de vie du développement logiciel et la gestion d'équipes

Ce qu'elle couvre

Ce programme de niveau praticien dote les DSI et VP Ingénierie des cadres et outils de décision nécessaires pour réorganiser leur fonction technique autour des capacités de l'IA. Les participants évaluent les outils de productivité développeur, construisent une thèse d'investissement plateforme IA et définissent des stratégies de talents alliant rôles IA-natifs et ingénierie traditionnelle. Le format combine des sessions en cohorte, des études de cas d'organisations techniques à grande échelle et un exercice de conception organisationnelle en guise de capstone. Les participants repartent avec une feuille de route prête à présenter au conseil.

À l'issue, vous saurez

  • Déployer une matrice d'évaluation de vendors notée pour l'outillage IA développeur et présenter une recommandation buy/build/partner justifiée
  • Concevoir un organigramme engineering augmenté par l'IA avec topologies d'équipes définies, responsabilités et implications d'effectifs
  • Définir une stratégie de talent sur 12 mois qui identifie les rôles à recycler, les rôles à recruter et les rôles impactés par l'automatisation IA
  • Construire une roadmap d'investissement en plateforme distinguant l'infrastructure fondationnelle des quick-wins en productivité
  • Produire un dossier métier prêt pour la direction quantifiant les gains de productivité, les impacts de coût et les facteurs de risque de la stratégie IA proposée

Sujets abordés

  • Productivité des développeurs assistée par l'IA : Copilot, Cursor et au-delà
  • Build vs. buy vs. partner : cadres d'évaluation de la stack de vendors IA
  • Investissements en platform engineering pour les workloads IA (MLOps, LLMOps)
  • Stratégie de talent : recrutement, montée en compétences et redéfinition des rôles dans les équipes augmentées par l'IA
  • Modèles de design organisationnel : platform teams, AI guilds, squads IA embarquées
  • Mesure de l'efficacité engineering avec l'outillage IA (DORA, SPACE metrics)
  • Gouvernance IA et posture de sécurité pour les organisations engineering
  • Modélisation budgétaire et dossiers métier pour la direction sur l'investissement en plateforme IA

Modalité

Dispensé sous forme d'un programme cohort de 4 semaines avec deux sessions virtuelles en direct de 3 heures par semaine, complétées par des lectures asynchrones d'études de cas et un projet capstone collectif. Des formats intensifs en présentiel (offsite de 2 jours) sont disponibles pour les équipes de direction. Les exercices pratiques représentent environ 50 % du temps d'apprentissage. Les participants reçoivent un réseau de pairs facilité rassemblant des leaders engineering issus d'industries non concurrentes. Tous les matériaux, cadres et modèles sont fournis en version numérique.

Ce qui fait que ça marche

  • Parrainage exécutif : le CTO champion la vision IA engineering explicitement, plutôt que de déléguer à une seule équipe IA
  • Discipline pilot-puis-scale : une équipe hautement visible adopte l'outillage IA avec des métriques de succès définies avant un déploiement org-wide
  • Clarté des rôles : les nouvelles responsabilités adjacentes à l'IA (prompt engineers, AI platform engineers) sont formellement définies dans l'architecture de poste
  • Boucles de feedback régulières : examens trimestriels de l'efficacité engineering liant l'adoption d'outils IA aux tendances des métriques DORA et SPACE

Erreurs fréquentes

  • Traiter l'adoption d'outillage IA comme un choix engineering bottom-up plutôt que comme une décision stratégique de design organisationnel avec implications budgétaires et de gouvernance
  • Déployer des outils IA développeur sans mettre à jour les métriques engineering, conduisant à des signaux de productivité trompeurs
  • Sous-estimer le changement de stratégie de talent, en supposant que les engineers existants s'auto-organiseront autour de nouveaux workflows IA sans montée en compétences structurée
  • Sélectionner les vendors d'infrastructure IA basés sur des démonstrations techniques seules, sans évaluer la résidence des données, la conformité et le TCO long terme

Quand NE PAS suivre cette formation

Ce programme n'est pas le bon choix si l'organisation compte moins de 10 engineers ou n'a pas encore livré un produit en production, les pratiques engineering fondationnelles doivent être établies avant de redesigner l'organisation autour de l'augmentation IA.

Fournisseurs à considérer

Sources

Cas d'usage que cette formation débloque

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