Conseil en stratégie IA
Déterminer où l'IA apporte réellement quelque chose dans votre activité, ce qui représente dans la plupart des entreprises deux ou trois endroits plutôt que vingt.
Aperçu
Presque toute entreprise a désormais une liste de cas d'usage possibles de l'IA, et pour la plupart le gain attendu n'est chiffré nulle part. C'est exactement là que ces projets échouent : pas sur la technique, mais parce que personne n'a calculé ce que vaut l'amélioration et ce que coûte l'exploitation.
Ce travail consiste surtout à écarter. Évaluer les cas, en refuser la plupart, et mettre en œuvre correctement les quelques-uns dont le calcul tient. Pour la plupart des entreprises, cela fait deux ou trois, et c'est un bon résultat.
À qui cela s'adresse
- Entreprises avec une longue liste d'idées et aucune évaluation
- Équipes dont les pilotes ne sont jamais passés en production
- Organisations sous pression extérieure pour faire quelque chose avec l'IA
Notre approche de Conseil en stratégie IA
Les travaux précis que couvre une mission type. Le périmètre est convenu d'avance : rien ici ne réapparaîtra plus tard comme une ligne surprise.
Évaluation des cas d'usage
Chaque idée examinée sur le gain attendu, l'état des données et le coût d'exploitation, avec un refus net quand il s'impose.
Examen des données
Si les données existent, sont accessibles et assez bonnes. La cause silencieuse la plus fréquente d'échec.
Équation économique
Coût par traitement contre la somme économisée ou gagnée, y compris la relecture humaine qui subsiste.
Risque et cadre
Où les erreurs sont tolérables et où elles ne le sont pas, plus les exigences réglementaires de votre domaine.
Acheter ou construire
Si un outil du marché suffit, ce qui est généralement le cas, ou si le développement propre se justifie.
Feuille de route
Un ordre fondé sur le rapport gain sur effort, en commençant par le cas le plus susceptible d'atteindre la production.
Du premier échange au résultat mesuré
Toujours la même séquence, pour que vous sachiez ce qui vient ensuite.
Rassembler
Recenser les idées existantes, plus les processus que personne n'a envisagés comme cas d'usage.
Évaluer
Gain, données, coût et risque par cas, avec la disposition à en écarter la majorité.
Démontrer
Éprouver un cas sur des données réelles, avec un critère de réussite convenu à l'avance.
Décider
Passer en production ou arrêter selon le résultat, plutôt que laisser des pilotes courir sans fin.
Des résultats, pas des livrables
Un empilement de documents n'est pas un progrès. Voici les changements que le travail doit produire.
Moins de projets, plus de résultat
Deux cas correctement mis en œuvre valent mieux que douze pilotes.
Un refus argumenté
Un non étayé met fin à la discussion qui reviendrait sinon chaque trimestre.
Les problèmes de données tôt
Examiner les données d'abord évite des mois de travail sur un cas qui aurait échoué là.
Un coût réaliste
Compter le coût par traitement et la relecture donne un chiffre différent et plus honnête.
Questions fréquentes sur Conseil en stratégie IA
Ce qu'on nous demande avant de nous contacter. Si votre question n'y est pas, posez-la nous directement.
Devons-nous faire quelque chose avec l'IA ?
Pour certains processus presque certainement oui, pour la plupart non. La question utile n'est pas si l'IA peut être employée, mais où une amélioration vaut assez pour couvrir le coût et la relecture permanente. Dans la plupart des entreprises, cela fait peu d'endroits.
Pourquoi nos pilotes n'atteignent-ils jamais la production ?
Généralement parce qu'aucun critère de réussite n'avait été convenu et que personne n'est responsable de l'exploitation ensuite. Un pilote sans seuil fixé à l'avance ne peut ni réussir ni échouer, et il continue donc jusqu'à ce que l'intérêt retombe.
L'IA va-t-elle supprimer des postes chez nous ?
En pratique elle déplace le travail plus qu'elle ne le supprime, souvent vers la vérification et le traitement des exceptions. Les calculs qui supposent un remplacement complet ne tiennent presque jamais, parce que le travail de contrôle demeure et prend du temps.
Acheter ou construire ?
Acheter pour la plupart des cas d'usage. Le développement propre se justifie quand vos données ou votre processus sont si particuliers qu'aucun fournisseur ne les couvre, ce qui est nettement plus rare qu'on ne l'estime en interne.
Vous réfléchissez à Conseil en stratégie IA ?
Dites-nous ce que vous cherchez à changer. Si nous ne sommes pas les bons interlocuteurs, nous vous le dirons et vous orienterons ailleurs.
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