La méthode
De l’idée au ROI, en quatre étapes.
Nous chiffrons avant de construire, nous construisons ce qui rapporte, et nous fixons le critère de succès dès le départ. Voici le détail de chaque étape : qui intervient, ce que nous produisons, comment nous le mesurons.
Le déroulé
Les quatre étapes en détail.
Chaque étape produit un livrable concret et se juge sur un indicateur, pas sur une impression. Vous décidez de passer à la suivante en connaissance de cause.
Étape 1 sur 4 : Workshop Quick Wins IA
Nous venons chez vous, nous écoutons vos équipes, nous cartographions vos processus. En fin de journée, vous repartez avec vos trois cas d’usage les plus rentables, scorés et chiffrés en ordre de grandeur.
En pratique Deux de nos ingénieurs animent la journée, face à vos responsables métier et à un sponsor de direction. Nous produisons une note de cadrage qui classe chaque piste sur trois axes : faisabilité sur vos données, effort d’intégration, gain annuel estimé. La mesure de référence est posée dès ce jour, temps de traitement actuel, taux d’erreur, coût unitaire, les chiffres qui serviront à trancher plus tard.
Livrable Une note de cadrage avec vos cas d’usage scorés, leur ordre de grandeur de gain et le chemin technique associé.
Étape 2 sur 4 : POC / POV
Nous prototypons le cas d’usage prioritaire sur vos données réelles, avec un critère de succès contractualisé dès le départ : gain de temps, taux d’erreur, coût unitaire. Le POC prouve, ou il élimine. Les deux vous font gagner de l’argent.
En pratique Un ingénieur data et un ingénieur logiciel travaillent sur vos données réelles, dans un environnement isolé. Nous produisons un prototype et son rapport d’évaluation, confronté à la mesure de référence fixée au cadrage. Le critère de succès est écrit dans le contrat avant la première ligne de code : s’il est atteint, on industrialise, sinon on arrête, et vous tenez la preuve chiffrée dans les deux cas.
Livrable Un prototype qui tourne sur vos données, son rapport d’évaluation chiffré et une décision argumentée : industrialiser ou arrêter.
Étape 3 sur 4 : Industrialisation
Mise en production dans votre système d’information : architecture sécurisée, MLOps, gouvernance des données, conformité AI Act. Une IA qui tourne tous les jours, pas une démo qui dort.
En pratique Nos ingénieurs déploient dans votre système d’information, aux côtés de vos équipes et dans votre chaîne d’outils. Nous produisons le code, les pipelines de déploiement, la supervision et le dossier de conformité AI Act. La mise en production se juge sur vos indicateurs d’exploitation, disponibilité, latence, coût d’inférence réel, suivis en continu plutôt qu’estimés.
Livrable Le service en production dans votre système d’information, avec son code, ses pipelines de déploiement et son dossier de conformité.
Étape 4 sur 4 : Run & montée en compétences
Supervision, amélioration continue et formation de vos équipes pour qu’elles s’approprient la solution. Notre objectif est votre autonomie, pas votre dépendance.
En pratique Un ingénieur reste en appui pendant que vos équipes prennent la main. Nous produisons un tableau de bord de supervision, la documentation d’exploitation et un plan de formation adossé à vos propres jeux de données. L’autonomie se mesure : vos ingénieurs reprennent seuls les incidents et les réentraînements, et notre présence décroît jusqu’à s’effacer.
Livrable Un tableau de bord de supervision, des équipes formées et une documentation d’exploitation que vos ingénieurs reprennent seuls.
De la donnée à la valeur, sans maillon oublié.
Un modèle ne vaut que par la chaîne qui l’alimente. La plupart des projets calent sur la qualité et la gouvernance des données, bien avant le choix du modèle.
Qualité & gouvernance
Tests de complétude et de cohérence, catalogue, propriétaire désigné pour chaque jeu, traçabilité des accès. C’est ici que la plupart des projets calent, faute de données fiables et documentées.
Le workshop
Nous passons une journée complète dans vos locaux. Le matin, nous interrogeons vos équipes métier et nous cartographions les processus qui coûtent le plus cher : volumes traités, temps passé, taux d’erreur, points de reprise manuelle.
L’après-midi, nous confrontons chaque piste à trois filtres : faisabilité technique sur vos données réelles, effort d’intégration dans votre système d’information, gain annuel estimé. Ce qui ne passe pas les trois filtres tombe.
Vous repartez avec une note de synthèse : vos trois cas d’usage les plus rentables, scorés, chiffrés en ordre de grandeur, avec le critère de succès qui permettrait de trancher au terme d’un POC.
Si notre analyse ne fait ressortir aucun cas d’usage à ROI positif sous 18 mois, nous vous le dirons noir sur blanc. C’est aussi ça, une recommandation d’ingénieur.
Conditions d’accès
Ce workshop est offert. Il se mérite.
- Un sponsor au niveau direction générale ou comité de direction présent dans la salle.
- Au moins un processus métier documenté partagé en amont de la journée.
- Une intention réelle d’investir si un cas d’usage rentable est identifié.
Vous cochez les trois conditions ?
Écrivez-nous en décrivant le processus que vous aimeriez améliorer. Nous vérifions l’éligibilité et calons une date sous 48 heures ouvrées.
Candidater au workshop