Une stratégie IA qui crée réellement de la valeur.

Il permet de déterminer où l’IA peut réellement créer de la valeur avant d’engager des investissements importants. Nous analysons les processus, les données, les outils, les contraintes et la maturité de l’organisation afin d’identifier les opportunités les plus pertinentes.

Lorsque vous souhaitez intégrer l’IA mais ne savez pas par où commencer, lorsque plusieurs cas d’usage sont envisagés ou lorsqu’un premier projet n’a pas produit les résultats attendus. L’audit permet de transformer une ambition générale en décisions concrètes.

Non. Une stratégie IA doit intégrer les processus métier, la valeur économique, les données, les utilisateurs, la sécurité, les compétences et la gouvernance. La technologie n’est sélectionnée qu’après compréhension de ces éléments.

Cela dépend du périmètre, mais direction, métiers, DSI/CTO et responsables des données sont généralement concernés. Croiser les points de vue évite de construire une roadmap techniquement intéressante mais déconnectée des opérations.

Nous pouvons travailler à partir d’entretiens, procédures, exemples de tâches, outils utilisés, données disponibles et indicateurs métier. Il n’est pas nécessaire que tout soit parfaitement documenté avant le démarrage.

Selon le périmètre : cartographie des opportunités, cas d’usage priorisés, analyse de faisabilité, estimation de l’impact, recommandations techniques, risques, architecture cible et roadmap de mise en œuvre.

Nous croisons généralement valeur potentielle, faisabilité, disponibilité des données, complexité d’intégration, risque, coût et délai de mise en œuvre. L’objectif est de distinguer les quick wins des projets structurants.

Nous partons des volumes actuels, du temps passé, des coûts, taux d’erreur ou opportunités de revenus puis formulons des hypothèses mesurables. Le ROI reste une estimation tant que la solution n’est pas testée ; c’est pourquoi un POC peut être recommandé sur certains cas.

Oui. Lorsqu’un cas d’usage semble prometteur mais comporte une incertitude importante, un POC permet de mesurer sa faisabilité et ses performances sur un périmètre limité avant de décider d’une industrialisation.

Notre approche est conçue pour sélectionner la technologie selon le besoin. Modèles propriétaires, open source, AWS, Google Cloud, Azure ou infrastructures privées peuvent être envisagés selon les contraintes de performance, coût, intégration et confidentialité.