Construire une feuille de route IA - 6 étapes du diagnostic à la création de valeur

‍1. Où en êtes-vous? - L'audit de maturité IA

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Les cadres d'évaluation s'articulent généralement autour de plusieurs dimensions clés :

• la stratégie, pour s'assurer que la vision IA est alignée sur les objectifs commerciaux
• les données, qui sont le carburant de l'IA et dont la qualité, la gouvernance et l'accessibilité doivent être évaluées
• la technologie, pour vérifier que l'infrastructure peut supporter les modèles d'IA
• les ressources humaines, pour analyser les compétences et la culture d'entreprise face au changement
• la gouvernance, qui encadre l'implantation de l'IA de manière sûre et responsable.

L'audit s'articule autour de deux axes principaux : les compétences humaines et le patrimoine de données.

La première étape consiste à évaluer les compétences internes en cartographiant la familiarité de tous les collaborateurs avec les concepts et outils d'IA, au-delà d'un usage basique d’IA.

La seconde étape est un diagnostic approfondi de la qualité et de l'accessibilité des données. Des données de mauvaise qualité mènent inévitablement à des modèles peu performants. L'audit doit évaluer rigoureusement la gouvernance, l'intégrité et l'accessibilité des données. L'IA peut d'ailleurs elle-même aider à améliorer cette qualité en automatisant le nettoyage et la correction des erreurs.

L’audit permet de classer l’entreprise sur l’échelle de maturité suivante:

- découverte - usage sporadique et non structuré

- acculturation - lancement de projets pilotes

- intégration - dans des processus et génération de gains

- optimisation - automatisations complexes

- transformation - moteur d'innovation et avantage concurrentiel

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2. Que voulez-vous améliorer? - Aligner l'IA sur les objectifs stratégiques

Une fois le diagnostic établi, l'entreprise doit répondre à la question fondamentale : pourquoi intégrer l'IA?  La priorité est-elle la réduction des coûts ou la croissance?

Cette étape doit prendre la forme de discussions internes structurées, axées sur les "problèmes métier" concrets. Il s'agit de se demander:

• quelles sont les tâches répétitives?
• où se situent les goulots d'étranglement?
• où les erreurs humaines sont les plus coûteuses?
• comment mieux comprendre les clients?

3. Où commencer? - Identification et priorisation des cas d'usage

Une fois les axes stratégiques définis, le défi est de les transformer en projets concrets, en choisissant des premiers cas d’usage pertinents, rentables et rapides à réaliser (Gains Rapides).

La démarche commence par une phase de réflexion. Mobilisez une équipe pluridisciplinaire (métiers, IT, direction) pour lister toutes les pistes possibles.

Une fois cette liste de possibilités établie, utilisez cette matrice pour identifier les cas à cibler de préférence et ceux à éviter.

La priorisation doit être par la suite affinée par une analyse financière. Il est crucial d'estimer le ROI de chaque projet. Un ROI supérieur à 100% sur 12 mois est généralement un bon investissement.

Enfin, une dernière dimension peut être ajoutée : la Vélocité - rapidité et la facilité d'adoption par les utilisateurs finaux. Pour les premiers projets, il est stratégique de privilégier les "Gains Rapides" - forte vélocité, donc maximisation des chances de créer une dynamique positive et d'obtenir l'adhésion des équipes.

4. Comment s'organiser? - Structurer le projet et la collaboration

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Le succès d’un projet IA dépend de la mise en place d'une équipe compétente, car même avec une externalisation, une équipe interne solide est indispensable pour piloter le projet.

Les rôles clés sont:

• le Sponsor du Projet
• le Chef de Projet IA
• les Experts Métier
• les Experts Techniques
• un Responsable de la Gouvernance de l'IA

Il faudra ensuite arbitrer entre l'internalisation, qui offre un contrôle total mais est coûteuse, l'externalisation, qui donne un accès immédiat à l'expertise mais crée une dépendance, et le modèle hybride, souvent le plus efficace. Dans ce dernier cas, votre structure conserve le pilotage stratégique et confie le développement IA sur mesure à une agence intelligence artificielle.

5. Quel planning? Quel budget? - Planification et financement du projet IA

Pour prévoir un budget, il faut d’abord élaborer un planning précis, basé sur l’ébauche suivante:

Pour évaluer le budget, il faut adopter une approche de "coût total de possession":

• coûts d'investissement (CAPEX) : le développement ou l'achat de la solution, l'infrastructure nécessaire, la préparation des données et l'intégration dans vos systèmes existants.
• coûts opérationnels (OPEX) et les coûts cachés. On parle ici de la maintenance du modèle, la consommation des services cloud, la formation continue de vos équipes et le temps alloué à la gouvernance.

Enfin, comme tout projet IA comporte une part d'incertitude, allouez une réserve pour imprévus de 10 à 20% du budget total pour faire face aux ajustements nécessaires.

6. Quels résultats? - Mesurer l'impact et piloter l'avenir du projet

L'évaluation continue de la performance est essentielle pour mesurer l'impact réel, justifier l'investissement et décider de l'avenir du projet.

Le succès doit être mesuré via un tableau de bord équilibré, combinant des indicateurs techniques et métier:

• KPIs techniques mesurant la qualité intrinsèque du modèle (précision, latence, taux d'erreur)
• KPIs métier mesurant la valeur concrète créée pour l'entreprise - peuvent être opérationnels (réduction du temps de traitement), financiers (ROI projet IA, réduction des coûts), clients (amélioration du CSAT) ou liés à l'adoption par les utilisateurs.

Après 3 à 6 mois, une analyse d'impact complète est cruciale pour comparer les résultats réels aux objectifs initiaux. Elle doit être quantitative (calcul du ROI réel), qualitative (retours des utilisateurs) et stratégique (avantage concurrentiel, nouvelles opportunités).

Sur la base de cette évaluation, une décision stratégique doit être prise:

• arrêter le projet si les résultats sont décevants
• continuer et optimiser si les résultats sont positifs mais n'atteignent pas les objectifs. Réentraîner le modèle peut être un exemple de solution.
• l'étendre à d'autres départements ou pour de nouveaux cas d'usage, en cas de succès

Comment travailler avec une agence IA est une question cruciale. Le choix du partenaire doit se baser sur son expertise sectorielle, son approche sur mesure, sa transparence, sa gestion de l'éthique et le support post déploiement.

Vous souhaitez construire une feuille de route IA et réaliser son implémentation ? Flowt est là pour vous accompagner dans vos projets, fort de son expertise en IA, mais également en Data Science et BI.

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