1. Diagnostiquer
Entretiens avec les responsables, recensement des activités et des irritants, inventaire des outils et des données existants. Nous cherchons les tâches qui coûtent du temps, produisent des erreurs ou retardent une décision.
Livrable : une image partagée des enjeux et des données.
2. Prioriser
Un atelier avec la direction. Chaque initiative est évaluée selon sa valeur, sa faisabilité et son risque. La faisabilité dépend surtout des données : existent-elles, sont-elles accessibles, qui en est responsable ?
Livrable : une liste courte d’initiatives classées.
3. Planifier
Une feuille de route par phases, avec des jalons. Nous estimons l’effort de chaque initiative plutôt que de promettre des dates. Et nous commençons avec des outils peu coûteux, quitte à passer à des solutions plus lourdes une fois la valeur démontrée.
Livrable : une feuille de route validée par la direction.
4. Gouverner
Une politique d’usage de l’IA, des règles de classification des données (ce qui peut aller vers un modèle externe, ce qui doit rester en interne), et des points de validation avant toute mise en production.
Livrable : des règles simples, connues des équipes.
Chaque étape se termine par un livrable et une décision : continuer, ajuster ou s’arrêter.
Et ensuite
Une feuille de route ne sert que si le premier projet aboutit. Nous recommandons de commencer par un cas d’usage dont le problème, les données et le responsable sont déjà clairs, et de le mener jusqu’à la production. C’est ce que montre notre étude de cas sur le reporting d’un grand groupe industriel.
Vous voulez une feuille de route que votre direction peut suivre ? Commençons par 30 minutes.
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