Certificat Leader en Innovation – Banque et Assurance

Categories: Gestion

À propos du cours

L’innovation en services financiers ne ressemble pas à l’innovation ailleurs. Vous travaillez avec des systèmes hérités, un régulateur, un comité de risque, et un actif principal qui est la confiance de vos clients. Les méthodes conçues pour les entreprises technologiques s’y appliquent mal, et la plupart des formations en innovation les reprennent telles quelles.

Ce certificat a été construit pour ce contexte-là. Huit modules, tous ancrés dans des situations de banque et d’assurance : la souscription, la réclamation, l’ouverture de compte, la tarification, le poste de travail du conseiller, le comité d’investissement.

Le fil conducteur du programme est un dossier réel. Dès le module 1, vous choisissez un projet ou un problème que vous avez sur votre bureau, et vous le travaillez à chaque module. Vous ne terminez pas la formation avec des notes de cours, mais avec un dossier de 8 à 10 pages présentable en comité : problème cadré, contraintes réglementaires identifiées, expérimentation conçue avec son seuil de décision, demande de financement argumentée et plan des 90 jours.

Le programme est conçu et délivré depuis Montréal par ÉGI Canada, et s’appuie sur le cadre canadien : les lignes directrices du BSIF, l’encadrement de l’AMF au Québec, la Loi 25 pour les renseignements personnels, les dossiers en cours sur les services bancaires axés sur les consommateurs et le paiement en temps réel.

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Le programme répond à une question simple : comment faire avancer un projet d'innovation dans une organisation qui a un régulateur, un comité de risque et des systèmes qu'on ne remplace pas du jour au lendemain.
En huit modules, vous apprendrez à :
- Qualifier une initiative avant de la défendre, incrémentale, adjacente ou de rupture, et nommer la contrainte qui la bloque réellement, plutôt que celle dont tout le monde parle en réunion.
- Formuler un besoin client à partir de ce que vos clients cherchent à accomplir, en exploitant des sources que vous avez déjà : verbatims du centre d'appels, motifs de plaintes, abandons de parcours.
- Trier des idées avec une grille défendable, pondérée avant l'atelier, et documenter les décisions d'arrêt au lieu de les taire.
- Concevoir un test qui produit une preuve : la bonne hypothèse en premier, le format le moins cher qui y répond, un périmètre de risque défini, un seuil de décision écrit avant le lancement.
- Cadrer un cas d'usage de données ou d'IA avec les questions de gouvernance qui vous seront posées, responsabilité de la décision, minimisation des données, explicabilité d'un refus.
- Arbitrer entre construire, acheter et s'associer, et préparer un dossier de partenariat qui franchira la revue des tiers.
- Défendre un projet dont le retour n'est pas calculable : financer la prochaine question plutôt que le projet entier, séparer les bénéfices vérifiables de ceux qui ne le sont pas.
- Faire tenir tout ça dans votre organisation, avec un plan de 90 jours daté, nominatif et réaliste.
Et vous repartez avec un dossier de 8 à 10 pages sur un projet réel, prêt à être présenté.

Topics of Course

1. Innovation sous contrainte
1. Innovation sous contrainte : qualifier une initiative et nommer ce qui la bloque vraiment, Ce que vous saurez faire à la fin : Qualifier une initiative selon son horizon, distinguer un projet d'innovation d'un projet de modernisation, nommer les contraintes réelles qui pèsent sur votre dossier, dont au moins une réglementaire, et chiffrer ce que coûte l'inaction. À la fin du module, vous aurez rempli la première page du dossier que vous assemblerez tout au long du programme.

1. Le mot qui veut dire trois choses à la fois
2. Les trois horizons, version réaliste
3. Pourquoi ça avance lentement, et quand la lenteur a raison
4. Le cadre réglementaire canadien comme donnée d’entrée
5. Innovation, transformation, modernisation : trois choses différentes
6. La question qui départage : le coût de l’inaction
Étude de cas
Atelier – La fiche de dossier
Auto-évaluation

2. Partir du client, pas de la technologie
2. Partir du client, pas de la technologie : le travail que le client cherche à faire faire, Ce que vous saurez faire à la fin: Reformuler votre problème à partir de ce que vivent les gens plutôt qu'à partir de la solution que vous aviez en tête, construire un guide d'entretien qui n'oriente pas les réponses, et repérer dans votre organisation les signaux clients déjà disponibles que personne ne lit.

3. Générer, trier, arrêter
3. Générer, trier, arrêter : gérer un flux d'idées avec une grille défendable Ce que vous saurez faire à la fin Animer une séance de production d'idées qui donne des pistes exploitables plutôt qu'une liste, appliquer une grille de tri pondérée que vous pourrez défendre devant un comité, et documenter une décision d'abandon.

1. Le problème n’est pas le manque d’idées
2. Générer sous contrainte plutôt qu’en liberté
3. Diverger et converger sont deux moments distincts
4. Une grille de tri qu’on peut défendre
5. Composer un portefeuille, pas un classement
6. Arrêter proprement
Étude de cas
Atelier – La grille et le verdict
Auto-évaluation

4. Tester petit
4. Tester petit : l'expérimentation dans un environnement à faible tolérance au risque Ce que vous saurez faire à la fin Identifier l'hypothèse dont dépend votre projet, choisir le test le moins coûteux capable d'y répondre, définir un périmètre de risque acceptable pour votre conformité, et écrire un seuil de décision avant de lancer.

5. Données, modèles et IA
5. Données, modèles et IA : innover là où la surveillance est la plus forte Ce que vous saurez faire à la fin Situer un cas d'usage de données sur une échelle de risque, reconnaître ce qui constitue un modèle au sens des attentes du régulateur, poser les questions de gouvernance avant qu'un projet ne soit engagé, et distinguer ce qui est prêt pour la production de ce qui ne l'est pas.

1. L’écart entre les démonstrations et la production
2. Les quatre familles de cas d’usage, par ordre de risque
3. Le risque de modélisation devient explicite
4. Renseignements personnels : finalité, minimisation, transparence
5. L’explicabilité comme exigence produit
6. La qualité des données décide avant l’algorithme
Étude de cas
Atelier — Fiche de cadrage d’un cas d’usage
Auto-évaluation

6. Faire avec les autres : partenariats, gestion des tiers et données ouvertes

7. Le dossier d’affaires de l’incertain : financer, mesurer, arbitrer

8. Faire tenir l’innovation : gouvernance, culture et plan des 90 jours

Notes et avis de l’apprenant

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Certificat Leader en Innovation – Banque et Assurance

À propos du cours

Qu’allez-vous apprendre ?

Topics of Course

1. Le mot qui veut dire trois choses à la fois

2. Les trois horizons, version réaliste

3. Pourquoi ça avance lentement, et quand la lenteur a raison

4. Le cadre réglementaire canadien comme donnée d’entrée

5. Innovation, transformation, modernisation : trois choses différentes

6. La question qui départage : le coût de l’inaction

Étude de cas

Atelier – La fiche de dossier

Auto-évaluation

1. Beaucoup de données, peu de compréhension

2. Le travail que le client cherche à faire faire

3. Le parcours vécu et le parcours documenté ne se ressemblent pas

4. Les signaux qui sont déjà dans la maison

5. Le client interne compte autant

6. Ce qu’on n’apprend pas en demandant

Étude de cas

Atelier — Le guide d’entretien et les trois conversations

1. Le problème n’est pas le manque d’idées

2. Générer sous contrainte plutôt qu’en liberté

3. Diverger et converger sont deux moments distincts

4. Une grille de tri qu’on peut défendre

5. Composer un portefeuille, pas un classement

6. Arrêter proprement

Étude de cas

Atelier – La grille et le verdict

Auto-évaluation

1. « On va faire un pilote »

2. L’hypothèse la plus risquée d’abord

3. L’échelle des formats de test

4. Tester en conformité, pas malgré elle

5. Le seuil de décision, écrit avant

Étude de cas

Atelier – La fiche d’expérimentation

Auto-évaluation

1. L’écart entre les démonstrations et la production

2. Les quatre familles de cas d’usage, par ordre de risque

3. Le risque de modélisation devient explicite

4. Renseignements personnels : finalité, minimisation, transparence

5. L’explicabilité comme exigence produit

6. La qualité des données décide avant l’algorithme

Étude de cas

Atelier — Fiche de cadrage d’un cas d’usage

Auto-évaluation

6. Faire avec les autres : partenariats, gestion des tiers et données ouvertes

7. Le dossier d’affaires de l’incertain : financer, mesurer, arbitrer

8. Faire tenir l’innovation : gouvernance, culture et plan des 90 jours

Notes et avis de l’apprenant

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