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Stratégie IA

Conseil stratégie IA

L’intelligence artificielle est utile pour une partie de ce que fait votre entreprise, et inutile pour le reste. Le travail consiste à savoir laquelle est laquelle avant de dépenser quoi que ce soit.

La question qu’on nous pose n’est presque jamais « est-ce que l’IA peut faire ça ». Elle le peut souvent. La bonne question est : est-ce que ça vaut le coût d’installation, de vérification et de maintenance, comparé à la façon dont vous le faites aujourd’hui. Pour une tâche faite deux fois par mois, la réponse est presque toujours non.

Nous partons donc de votre semaine réelle plutôt que du catalogue des possibles. Quelles tâches reviennent, combien de temps elles prennent, qui les fait, et ce qui se passe quand elles sont mal faites. C’est cette liste qui décide, pas la technologie.

Le cadrage se termine par trois ou quatre chantiers classés, chacun avec un ordre de grandeur de coût et de gain. Et par la liste explicite de ce que nous vous déconseillons d’automatiser, qui est souvent la partie la plus utile.

Le bon moment

  • On vous parle d’IA de tous les côtés et vous ne savez pas par quoi commencer.
  • Votre équipe passe ses journées sur des tâches qui se ressemblent.
  • Vous avez testé un outil qui n’a rien changé et vous voulez comprendre pourquoi.
  • Vous devez arbitrer un budget et il vous manque des ordres de grandeur.

Ce que comprend la prestation

  • 01

    Cartographie des tâches

    Ce qui se répète dans votre semaine, chiffré en heures et en fréquence, à partir d’entretiens avec les gens qui les font.

  • 02

    Cas d’usage évalués

    Chaque candidat noté sur ce qu’il ferait gagner, ce qu’il coûterait à mettre en place, et le risque si le résultat est faux.

  • 03

    État des données

    Un agent ne vaut que ce que valent les informations qu’on lui donne. Nous regardons ce que vous avez, où, et dans quel état.

  • 04

    Choix des outils

    Ce qui se règle avec un abonnement existant, ce qui demande du sur-mesure, et ce qui ne demande pas d’IA du tout.

  • 05

    Cadre d’usage

    Ce qui reste décidé par un humain, comment les résultats sont vérifiés, et ce qu’on fait des données personnelles.

  • 06

    Plan à trois chantiers

    Ce par quoi commencer, ce qui suit, ce qui attend — avec le raisonnement, pour que vous puissiez le défendre en interne.

Comment ça se passe

  1. 01

    Entretiens

    Deux à quatre échanges avec les personnes qui font le travail, plutôt qu’avec celles qui le décrivent. C’est là que les vraies répétitions apparaissent.

  2. 02

    Chiffrage

    Chaque piste est estimée des deux côtés : le temps qu’elle rend, ce qu’elle coûte à installer et à faire tourner.

  3. 03

    Arbitrage

    Nous présentons les pistes classées, y compris celles que nous écartons et pourquoi. Vous décidez.

  4. 04

    Passage à l’exécution

    Si vous lancez le premier chantier, le cadrage sert de cahier des charges — il n’y a rien à réécrire.

  • OpenAI
  • Claude
  • Google
  • Vercel
  • Supabase
  • Stripe
  • GitHub

Questions fréquentes

Faut-il déjà utiliser des outils d’IA pour faire ce cadrage ?
Non, et c’est même plus simple sans. Le cadrage part de vos tâches, pas de vos outils. S’il en existe déjà, nous regardons ce qu’ils font réellement pour vous — c’est souvent moins que ce qui figure sur la facture.
Est-ce que mes données partent chez un fournisseur américain ?
C’est précisément l’une des questions que le cadrage tranche, chantier par chantier. Selon la sensibilité des données concernées, la réponse va d’un modèle hébergé en Europe à un traitement qui ne quitte jamais vos serveurs. Vous saurez, pour chaque piste, ce qui sort et ce qui ne sort pas.
Combien de temps avant de voir un résultat ?
Le cadrage lui-même prend une à deux semaines. Le premier chantier retenu est presque toujours choisi pour être court : une automatisation simple se livre en une à deux semaines, un agent complet demande six à huit semaines.

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