Pilotage stratégique et RH en milieu médico-social : optimisation par l'Intelligence Artificielle : programme complet | Guihl

De la théorie à la pratique : Pilotage stratégique et RH en milieu médico-social : optimisation par l'Intelligence Artificielle met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation s'adresse aux responsables et cadres des secteurs sanitaire, social et médico-social souhaitant intégrer les solutions d'Intelligence Artificielle pour améliorer la gestion des ressources humaines et la performance de leur structure. À travers une approche pragmatique, les participants découvriront comment l'IA peut automatiser les tâches administratives, optimiser les affectations de personnel, analyser les compétences et anticiper les besoins en recrutement. La journée alterne apports théoriques, études de cas concrets et ateliers collaboratifs pour concevoir des stratégies RH adaptées aux spécificités du secteur. L'objectif est de fournir des outils immédiatement applicables pour renforcer l'efficacité opérationnelle tout en respectant les contraintes réglementaires et éthiques du domaine.

Objectifs

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle pour le management médico-social", "content": "Définition des concepts clés : IA, machine learning, traitement automatique des données. Identification des cas d'usage pertinents dans le secteur médico-social : gestion des dossiers patients, optimisation des plannings, analyse des compétences. Présentation des outils disponibles (logiciels spécialisés, plateformes tout-en-un). Analyse des contraintes réglementaires et éthiques (RGPD, droits des patients). Étude comparative des solutions sur le marché.", "duration_hours": 2.5}, {"module": "Automatisation des processus RH et administratifs", "content": "Utilisation de l'IA pour la saisie automatique des données : dossiers patients, temps de travail, congés. Génération de rapports et tab

Modalités


Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).