IA Stratégie

Une stratégie IA en amont des projets IA/Data Science

La réalisation d’un projet IA s’inscrit dans une vision de transformation de l’organisation vers une organisation Data Driven. Pour faciliter cette transition, déterminer en amont une stratégie IA efficace, à l’écoute des besoins spécifiques et adaptée à l’organisation favorise l’identification des cas d’usages essentiels et réalisables.

Notre accompagnement

Nous vous accompagnons dans la détermination de la meilleure stratégie IA pour faciliter la construction du lien entre la Data et les métiers. 

L’identification de cas d’usage réustilisables et industrialisables avec un impact métier rapide favorise la transformation vers une entreprise orientée donnée ou Data Driven.

Un enjeu majeur

Une des premières complexités dans la transformation des organisations consiste à la conduite du changement associée pour faciliter l’usage de la Data par les métiers. Le bon choix des cas d’usages IA/Data Science permet de faciliter les usages de la Data et de sensibiliser les métiers sur l’apport de l’IA.

Un accompagnement métier progressif basé sur la génération de valeur​

Nous vous accompagnons sur la construction de votre feuille de route adaptée au contexte client. Cette feuille de route a comme vocation à sensibiliser les métiers à l’apport de valeur associé à l’utilisation de l’IA comme un outil permettant de donner accès au pouvoir informatif de la donnée.

Le process d’identification des cas d’usage IA se synthétise de la manière suivante :​

Accélérateurs et retours d’expérience

Les points différenciants ​

• Une banque de 400+ questions orienté stratégie, logique, people, process, Data, outils issus de littérature externes, la capitalisation de notre expérience de missions,…​
• Une méthodologie design thinking applicable sous forme d’ateliers​.
• Des arbres de valeurs (value-tree) construit à partir de nos expertises métiers pour identifier les leviers de génération de valeur.
  

Retours d’expérience

Identification de cas d’usage IA & Marketing chez un client majeur dans le secteur du luxe.

Exemple d’un visual marketing :

La qualification du niveau de maturité d’industrialisation associée à l’organisation permet d’identifier les actions à effectuer pour faciliter sa transformation rapidement.​

Quels sont les enjeux ?

​La mise en production des cas d’usages IA/Data Science nécessite un environnement technique capable de supporter le besoin en ressources (volume de données, vitesse de traitement,…). Ce point n’est pas forcément pris en compte dans la réalisation du POC et peut s’avérer bloquant pour industrialiser un POC malgré son potentiel métier très intéressant.

Notre accompagnement

Cet enjeu s’inscrit dans notre volonté de mettre rapidement en production les POC une fois leur valeur métier identifiée. L’audit de l’environnement technique s’effectue pendant le cadrage afin d’assurer la capacité à industrialiser directement le POC à la fin de sa conception.

L’audit de l’environnement d’industrialisation s’effectue en suivant 3 étapes : ​

Accélérateurs et retours d’expérience

Les points différenciants ​

• Un framework composée d’une échelle de maturité adaptée en fonction des besoins des cas d’usage sous forme de ressources humaines, process et outils.
• ​Notre expertise technologique et nos expériences en industrialisation.
  

Exemple d'Analyse de la courbe de maturité IA :

Évaluation de la maturité de haut niveau sur la base d'une étude initiale hors ligne sur l'IA portant sur un échantillon limité de réponses.

Retours d’expérience

Evaluation de la maturité d’industrialisation et l’écart avec les ambitions chez un client majeur dans le secteur du luxe.