Diagnostic Data & IA

La plupart des directions savent qu'il y a un sujet data. Peu savent par où commencer, ce que ça coûte, et ce qu'elles peuvent raisonnablement attendre de l'IA. Le diagnostic sert à répondre à ces trois questions, en quelques jours, avec des chiffres.

Ce qu'on regarde

• La fiabilité de vos chiffres de pilotage. D'où vient chaque indicateur du comité de direction, qui le calcule, et pourquoi deux directions n'ont pas le même.
• La cartographie des sources et des flux. Ce qui alimente quoi, y compris les tableurs qui ne figurent sur aucun schéma.
• L'exposition RGPD et AI Act. Ce que vous traitez, où, avec quelle base légale, et ce que le règlement européen sur l'IA change pour vos usages.
• Les cas d'usage IA. Classés par valeur et par coût, pas par effet de mode. Ce qui est faisable cette année, ce qui ne l'est pas, et pourquoi.
• L'organisation. Qui décide, qui exécute, et ce qui bloque entre les deux.

Comment ça se passe

• Un cadrage d'une heure pour délimiter le périmètre et identifier les interlocuteurs.
• Des entretiens courts avec la direction, la finance, les opérations et la DSI.
• Une revue des données réelles et non des schémas d'architecture.
• Une restitution en comité de direction, en langage de direction.

Ce que vous repartez avec

• Un rapport court, lisible par un non-technicien.
• Une feuille de route à 12 mois, chiffrée et priorisée.
• La liste de ce qu'il faut arrêter de faire, qui est souvent la partie la plus rentable.

Et ensuite

Le diagnostic n'engage à rien de plus. S'il débouche sur une mise en œuvre, deux formats existent : un sprint de mise en œuvre de 3 à 8 semaines pour construire, et une direction data à temps partagé de 2 à 8 jours par mois pour tenir la fonction dans la durée. Certains clients repartent avec la feuille de route et l'exécutent eux-mêmes : c'est un résultat acceptable.

Confidentialité

NDA systématique. Les données sont traitées dans votre environnement. En groupe multi-entités, la restitution peut être séparée par entité.

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